LA VIOLENCIA CONTRA LAS MUJERES EN LAS UNIVERSIDADES PERUANAS PREVALENCIA E IMPACTO EN LA PRODUCTIVIDAD ACADÉMICA EN LAS FACULTADES DE CIENCIAS EMPRESARIALES E INGENIERÍA

LA VIOLENCIA CONTRA LAS MUJERES EN LAS UNIVERSIDADES PERUANAS Prevalencia e impacto en la productividad académica en las facultades de ciencias empresariales e ingeniería

Esta investigación ha sido realizada gracias al trabajo conjunto entre la Facultad de Ciencias Administrativas y Recursos Humanos de la Universidad de San Martín de Porres (USMP), dirigida por el Decano Dr. Daniel Valera-Loza y la Cooperación Alemana, implementada por la GIZ, a través del Programa Regional Combatir la Violencia Contra las Mujeres en Latinoamérica (ComVoMujer), liderado por su Directora Christine Brendel. Investigador principal: Dr. Arístides Alfredo Vara-Horna. Coordinador de proyecto: Dennis Rolando López-Odar. Investigadores/as participantes: Alemán Gonzáles, Leonid Asencios González, Zaida Bailón Miranda, Yanet Bayona Ruíz, Benjamín Chafloque Céspedes, María Chuchón Ochoa, Giovanna Chuquillanqui Salas, César De la Cruz Valdiviano, Carlos Díaz Rosillo, Alberto Estrada Merino, Alfredo Estrada Sánchez, Paola Fernández Vizcarra, Luís Gálvez Molina, Jorge Gavidia Canaquir, Mirella

García Figueroa, María Elena Gómez Chávez, Amanda Huamani Cayllahua, Josué Morocho Ruíz, Juan Daniel Motta Flores, Madalyne Nacarino Díaz, Janeth Nolasco Carbajal, Elio Ortiz Castro, Gustavo Oyola Ancajima, Rossana Pasaca Apaza, Diana Paz Vílchez, Eber Peláez Avalos, Juan Portuguez Soto, Teófilo Puelles Gonzales, Franklin

Querevalú Morante, Carlos Quincho Zevallos, Héctor Quispe Roque, Diana Quispe Mendoza, Roberto Reymer Morales, Daría Rocchetti Herrera, Luís Rodríguez Chokewanca, Ingrid Saldaña Acosta, Omar Santi Huaranca, Inés Samamé Castillo, Juan Vásquez Huatay, Kelly Ventura Huamán, Ruth

Cita:

Vara-Horna, A.; López-Odar, D.; et al (2016). La violencia contra las mujeres en las universidades peruanas. Prevalencia e impacto en la productividad académica en las facultades de ciencias empresariales e ingeniería. Lima: GIZ & USMP.

Impresión: Lima, Julio de 2016. Diseño Gráfico: Vicky Ávalos Carrillo [email protected]. Corrección de estilo: Mónica De las Casas Alegre

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Imagen de portada: Romina Giampetruzzi “Dueña de tu futuro”. Pintura en acrílico sobre bastidor de tela. [email protected]. Fotos: Romina Giampetruzzi, [email protected]. ISBN: Hecho el depósito Legal en la Biblioteca Nacional del Perú N° . Primera edición: Julio de 2016. Tiraje: 1000 ejemplares

Derechos reservados Prohibida la reproducción de este documento por cualquier medio total o parcialmente, sin permiso de las/los editores/as. Las ideas, opiniones y criterios expresados en esta publicación, son responsabilidad exclusiva de sus autoras/es y no reflejan necesariamente la opinión de la GIZ ni de la USMP.

TABLA DE CONTENIDO

Índice de tablas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Índice de figuras. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Prólogo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1. Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.1 Problema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15 1.2 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3 Estado del arte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3.1 La VcM: Definición, manifestaciones y propiedades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3.2 La VcM en las universidades: Contexto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.3.3 Impacto de la VcM en la productividad académica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2. Marco conceptual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.1 ¿Porqué debe importarles a las universidades la VcM? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2 ¿Cómo afecta la VcM en las universidades?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.1 Contexto etario. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.2 Especificidad y “Empoderamiento Parental Subsidiado” (EPS) . . . . . . . . . . . . . . 30 2.2.3 Escenarios de los ataques. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.2.4. Gravedad modulada y daño físico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.2.5. La violencia económica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32 2.2.6. Estudiantes que atestiguan. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.2.7. Impacto académico de la VcM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

3. Método . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.1 Diseño. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

6.

CONTENIDO

3.2 Muestra. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.3 Instrumentos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.3.1 Fiabilidad y validez. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.4 Procedimiento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.4.1 Recolección de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.4.2 Análisis de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4. Resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.1 Prevalencia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.4.1 Prevalencia vida y último año. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.1.2. Prevalencia por zonas geográficas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.1.3. Prevalencia por condiciones demográficas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 4.2 Impacto de la violencia contra la mujer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 4.2.1 Impacto en la prevalencia del ausentismo y presentismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 4.2.2. Impacto a mediano plazo en el rendimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.2.3. Impacto causal (SEM-PLS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.2.4. Días perdidos por VcM: Escenario contrafactual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5. Discusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 5.1 Validez del estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 5.2 Sobre la prevalencia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 5.3 Impacto en la productividad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

Conclusiones y recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 Recomendaciones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

7.

CONTENIDO

Anexos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS

Índice de tablas Tabla 1. Población universitaria y censal, según tipo de universidad. . . . . . . . . . . . . . . . . 37 Tabla 2. Población de universidades que cuentan con facultades de ciencias empresariales e ingenierías, ambas o ninguna, según tipo de universidad . . . . . . . . . . 38 Tabla 3. Población, muestra y encuestas válidas en ciencias empresariales e ingenierías, según zonas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 Tabla 4. Factor de expansión total, según zonas y áreas ecológicas. . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Tabla 5. Muestra de universidades y estudiantes encuestadas/os, según zonas. . . . . . 41 Tabla 6. Características demográficas y perfil académico de la muestra . . . . . . . . . . . . . . . . (solo quienes tienen o han tenido pareja). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 Tabla 7. Ítems y algoritmos de la escala de ausentismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 Tabla 8. Ítems y algoritmos de la escala de presentismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 Tabla 9. Ítems y algoritmos sobre violencia contra las mujeres en relaciones de pareja de estudiantes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 Tabla 10. Fiabilidad de escalas: Análisis de consistencia interna.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 Tabla 11. Validez de constructo de los ítems de las escalas de ausentismo, . . . . . . . . . . . . . presentismo y VcM mediante el análisis de Factorización de Ejes Principales . . . . . . . . . . . con Rotación Promax. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 Tabla 12. Validez de constructo de los ítems de las escalas de VcM mediante Ecuaciones Estructurales de Varianza usando Mínimos Cuadrados Parciales. . . . . . . . . 51 Tabla 13. Efectos totales de coeficientes de ruta entre las dimensiones de VcM usando SEM-PLS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 Tabla 14. Validez discriminante de las subescalas de VcM usando el criterio de Fornell-Larcker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Tabla 15. Validez de constructo de los ítems de las escalas de presentismo y ausentismo mediante Ecuaciones Estructurales de Varianza usando Mínimos

8.

TA B L A S

Cuadrados Parciales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .53

Tabla 16. Efectos totales de coeficientes de ruta entre las dimensiones de presentismo y ausentismo usando SEM-PLS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 Tabla 17. Validez discriminante de las subescalas de presentismo y ausentismo usando el criterio de Fornell-Larcker. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 Tabla 18. Diferencias demográficas y educativas de estudiantes universitarias/os según experiencia de VcM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 Tabla 19. Regresión logit de las variables demográficas y educativas en función de la experiencia de VcM (prevalencia vida). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 Tabla 20. Prevalencia de VcM en estudiantes universitarios/as a nivel nacional. . . . . . . 61 Tabla 21. Prevalencia de la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja en estudiantes a nivel nacional, según zonas geográficas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 Tabla 22. Prevalencia de la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja en estudiantes a nivel nacional, según condición laboral y marital. . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Tabla 23. Prevalencia de ausentismo y presentismo en estudiantes universitarios/as a nivel nacional, según experiencia de VcM (porcentajes).. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 Tabla 24. Significancia de los coeficientes de trayectoria (beta) entre la VcM y las variables de productividad académica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 Tabla 25. Tamaño del efecto de los coeficientes beta entre la VcM y las variables de productividad académica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 Tabla 26. Diferencias de medias en las escalas de ausentismo y presentismo de estudiantes universitarias/os según experiencia de VcM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 Tabla 27. Diferencias de medias en ausentismo y presentismo de estudiantes universitarias/os según experiencia de VcM (prevalencia vida), asegurando las equivalencias entre los grupos de comparación mediante Propensity-Score

9.

TA B L A S

Matching. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

Índice de figuras Figura 1. Estructura factorial de los ítems de la escala de VcM, donde se muestra la intensidad creciente.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 Figura 2. Estructura factorial y causal de la VcM usando SEM-PLS, donde se prueba la propiedad de intensidad creciente.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 Figura 3. Estructura factorial y causal del ausentismo y presentismo usando SEM-PLS.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 Figura 4. Evolución percibida del rendimiento académico del semestre actual en función del semestre pasado, según experiencia de VcM (porcentajes) . . . . . . . . . . 65 Figura 5. Diagrama causal del impacto de la VcM en la productividad académica, usando SEM-PLS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 Figura 6. Diferencias de promedios en los días perdidos de ausentismo y presentismo

10. FIGURAS

según experiencia de VcM en agresores y agredidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

PRÓLOGO

L

a Facultad de Ciencias Administrativas y Recursos Humanos de la Universidad de San Martín de Porres – USMP y la Cooperación Alemana, implementada por la GIZ, a través de su Programa Regional Combatir la Violencia contra las Mujeres en Latinoamérica - ComVoMujer, vienen trabajando en la generación de evidencia útil para la prevención de la violencia contra las mujeres, con una serie de estudios pioneros y novedosos en el ámbito empresarial. Esta vez el radio de acción se ha ampliado a las universidades de 22 regiones del Perú para conocer la realidad de la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja (VcM) en el ámbito universitario y para demostrar cómo esta situación afecta el desempeño académico de las y los estudiantes y, por lo tanto, que las universidades pueden cumplir un rol fundamental en su prevención. Una ventaja de trabajar con un público joven es que, por lo general, tienen mayor apertura a convertirse en agentes de cambio frente a una realidad, a todas luces injusta, para las mujeres. Por otro lado, las acciones de prevención que muestran mayor efectividad son aquellas de prevención primaria, es decir las que buscan evitar que la violencia ocurra, y por ende resulta clave trabajar en su prevención cuando se establecen las primeras relaciones de pareja.

Creemos que cada una de las universidades participantes ha conseguido visibilizar un serio problema, que genera daños a toda la comunidad universitaria. Tenemos certeza que éste ha sido solamente el primer paso y, en una siguiente etapa, se discutirán y diseñarán medidas que permitan avances tangibles, para que las y los estudiantes puedan desarrollar completamente su potencial, y se les garantice el pleno ejercicio de su derecho humano a vivir una vida libre de violencia.

1 1 . P R Ó LO G O

Consideramos que los resultados de esta investigación contribuirán a que todas las universidades tomen consciencia de la existencia del problema y por ende, su prevención y combate se convierta en una prioridad, comprometiéndose con generar, al interior de sus casas de estudio, una firme política de tolerancia cero a la violencia. En efecto, tal como lo señala el estudio, la Ley Universitaria establece el deber de las universidades de implementar acciones de bienestar y atender la problemática psicológica, social y académica de sus estudiantes. A su vez la universidad cumple un fin y una función social por la que se brinda una formación humanista, promoviendo el desarrollo integral de sus estudiantes y actuando en el marco de principios como la afirmación de la vida, la dignidad humana y el rechazo a toda forma de violencia, intolerancia y discriminación.

Solo nos resta agradecer aquí a los y las 40 investigadores e investigadoras provenientes de 34 universidades de 22 regiones del país, que en coordinación con el Lic. Dennis López Odar y bajo la dirección del Dr. Arístides Vara-Horna, realizaron este valioso y novedoso estudio que ahora ponemos a la disposición de las comunidades universitarias, así como de todas las personas interesadas. Lima, Julio de 2016

1 2 . P R Ó LO G O

Dr. Daniel Valera Loza Decano de la Facultad de Ciencias Administrativas y Recursos Humanos Universidad de San Martín de Porres

Christine Brendel Directora del Programa Regional ComVoMujer Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH

RESUMEN

M

ediante una encuesta estructurada aplicada a una muestra de 6,964 estudiantes universitarias/os (3,508 mujeres y 3,456 hombres) provenientes de 34 universidades en 22 regiones del país, se determina el impacto académico de la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja (VcM). El 65% de estudiantes mujeres han sido atacadas por sus parejas o exparejas y el 67.1% de estudiantes hombres ha agredido a su pareja o expareja, al menos una vez en su relación. Considerando solo el último año, el 47.8% de mujeres ha sido agredida por su pareja, con un promedio de 20 ataques por año, generando una pérdida promedio de 20.4 días de clase al año, por ausentismo y presentismo, y 19.3 incidentes críticos de disminución de rendimiento y amonestación social de colegas y profesoras/es. Por causa de la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja, existiría una pérdida anual de 14 millones 810 mil días de productividad académica (días de clase perdidos), valor equivalente a 15,428 personas que dejarían de estudiar a tiempo completo, al año. Palabras clave: Violencia contra las mujeres, productividad académica, ausentismo, presentismo, Perú, pareja, universidades, deserción.

13. RESUMEN

 

1

INTRODUCCIÓN

1.1. Problema La violencia contra las mujeres en relaciones de pareja (VcM) es una de las modalidades de la violencia más frecuente en el mundo, constituyendo una trasgresión de los derechos fundamentales y un grave problema de salud pública (Krug, Mercy, Dahlberg & Zwi, 2002; Chan, Straus, Brownridge, Tiwari & Leung, 2008; OMS, 2013; Agencia de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea, 2014; Bott, Guedes, Goodwin & Adams, 2014; Semahegn & Mengistie, 2015). La Organización Mundial de la Salud muestra que al menos 3 de cada 10 mujeres han sido agredidas física o sexualmente por sus parejas (OMS, 2013). Sin embargo, estudios especializados en los que se emplean metodologías más sensibles, reportan prevalencias mayores (Vara-Horna, 2014). Así, se reporta que en el Perú 7 de cada 10 mujeres han sufrido algún tipo de violencia por parte de su pareja o expareja (INEI, 2015).

Los estudios de VcM se han focalizado principalmente en parejas adultas (Coker, Smith, Bethea, King & McKeown, 2000; Coker et al, 2002; Graham-Bermann, Howell, Miller, Kwek, & Lilly, 2010; Pulido, Salas & Serrano, 2012), identificando su prevalencia, factores asociados, consecuencias y, en menor medida, su prevención y tratamientos eficaces (Reeves & O’Leary-Kelly, 2009; Romero & Amar, 2009; Echeburúa & Fernández, et al,

15. INTRODUCCIÓN

La VcM está presente en todos los países del mundo y su prevención es una agenda pendiente para asegurar el desarrollo sostenible. Prevenir es evitar que la violencia ocurra y no solo atender sus consecuencias, por eso el enfoque debe centrarse en las primeras relaciones de pareja. En efecto, como las evidencias han demostrado, cuanto más pronto aparece el comportamiento violento, más grave y crónico es su desarrollo (Smith & Hollard, 2003), por lo que detenerla tempranamente es un elemento clave en su prevención.

2009; Echeburúa et al, 2010; Vara-Horna, 2013; Bliton et al., 2016). Sin embargo, el estudio de la VcM en parejas de adolescentes y jóvenes sigue siendo un área de investigación por desarrollar (Wolitzky-Taylor, et al, 2008; Shorey, et al., 2012a, Vagi, et al, 2013). En efecto, han transcurrido más de tres décadas desde el primer estudio sobre violencia en parejas escolares (Makepeace, 1981) y, desde entonces, se han realizado muchas investigaciones en escolares y jóvenes universitarios/as; sin embargo los aportes no han sido uniformes ni enfocados en la prevención. La mayoría de investigaciones se han centrado en la violencia de pareja y no en la VcM. Esta carencia de enfoque y marco conceptual ha restringido la investigación a meras descripciones de prevalencias y a generar un debate de quién es más agresivo, si el hombre o la mujer, dejando de lado aspectos sustanciales como el estudio de la dinámica de la violencia contra las mujeres dentro de un contexto histórico-social de relaciones de poder e inequidad, y la puesta en prueba de estrategias integrales para su prevención. Otra limitación importante es que los estudios previos se han enfocado exclusivamente en la violencia psicológica, física y sexual (Ej. Murray, Wester & Paladino, 2008; Pulido, Salas & Serrano, 2012; Chan, Straus, Brownridge, Tiwari & Leung, 2008; Amar & Gennaro, 2005; Straus, 2004), dejando de lado a la violencia económica y al daño físico, aspectos muy importantes para comprender y no subestimar el impacto de la VcM.

16. INTRODUCCIÓN

Como en la mayoría de países, en el Perú las universidades concentran un porcentaje significativo de jóvenes. Un millón cien mil universitarios/as peruanos comparten durante muchos años vínculos sociales y afectivos e inician sus relaciones de pareja, por lo que es necesario determinar qué tan presente está la VcM. Los estudios en otros países y contextos demuestran una alta prevalencia (Mohamed, Herrera & Carracedo, 2014; Iconis, 2013; Shorey, et al., 2012a; Ramírez & Núñez, 2010; Sebastián et al, 2010; Cornelius & Resseguie, 2007; González & Santana, 2001; Murray & Kardatzke, 2007; Amar & Gennaro, 2005); por ello, es prioritario no solo identificar con precisión su prevalencia y conocer sus manifestaciones, sino también comprender los mecanismos a través de los cuales impacta sobre el bienestar, la productividad académica y la formación integral del estudiantado. Si se demuestra que la violencia contra las mujeres vulnera la razón de ser de la universidad, se tendrá un argumento adicional para formular políticas, diseñar estrategias de prevención e intervenciones acordes a las necesidades de cada estudiante, región y universidad.

Respecto a la prevención, recientemente se han diseñado iniciativas para los diferentes contextos en los que se manifiesta la VcM. Una de las propuestas más promisorias es la generada por Vara-Horna et al. (2015), quienes desarrollaron un modelo de gestión para prevenir la VcM en el ámbito empresarial, articulando esta iniciativa con la estrategia del negocio. Uno de los pilares del modelo propuesto es el involucramiento de las gerencias quienes, en la mayoría de los casos, tienen alta tolerancia a la VcM y resistencias a la prevención, pues nunca han discutido estos temas en su formación profesional, ni han evaluado si la violencia ha sido una constante en sus experiencias primigenias de pareja. Debido a que la mayoría de gerencias posee formación profesional en carreras vinculadas a los negocios e ingenierías, en la presente investigación se analiza la VcM en el estudiantado de estas especialidades. Consideramos que abordar la VcM en esta población puede ofrecer una oportunidad estratégica para determinar qué contenidos podrían ser incluidos en sus currículos para promover una

17. INTRODUCCIÓN

Por lo expuesto, y siguiendo el planteamiento propuesto por Vara-Horna et al. (2015), en la presente investigación se realiza un diagnóstico nacional que incluye la prevalencia actual (último año) y prevalencia vida de la VcM en sus diferentes manifestaciones: violencia psicológica, física, sexual y económica; además de analizar los niveles de gravedad y el daño generado. El estudio también busca proporcionar datos que faciliten la comprensión de la dinámica violenta en la pareja, traducibles en el diseño de intervenciones tempranas efectivas. En efecto, se considera que las universidades pueden ser aliadas poderosas en la prevención de la VcM, pero se requiere evidencia para su involucramiento. Determinar la prevalencia de la VcM a nivel nacional y demostrar su impacto en la productividad académica, facilitará el compromiso de las universidades y sus gestores/as, con acciones concretas de prevención e intervención.

formación basada en la equidad y que facilite el desarrollo de las competencias del estudiantado, no sólo para gestionar de forma equitativa una organización, sino también para actuar como agentes de prevención de la VcM cuando asuman sus cargos gerenciales y directivos.

1.2. Objetivos Determinar la prevalencia de la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja del estudiantado universitario del Perú, de las facultades de ciencias empresariales e ingenierías, según regiones, tipo de universidad y nivel de estudios. Determinar el impacto de la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja en la productividad académica a partir de la evolución del desempeño académico, los niveles de ausentismo, presentismo e intenciones de deserción.

1.3. Estado del arte 1.3.1. La VcM: Definición, manifestaciones y propiedades Al revisar la literatura académica sobre el concepto de violencia contra las mujeres en las relaciones de pareja, se identifican múltiples denominaciones y definiciones. Algunos conceptos como violencia en el noviazgo, violencia de pareja en jóvenes, violencia de género, violencia contra las mujeres, violencia doméstica, violencia familiar, violencia conyugal, violencia íntima y violencia de pareja nombran aparentemente a un mismo fenómeno; sin embargo, estos términos poseen diferentes acepciones (Póo & Vizcarra, 2008; Vara-Horna, 2013). En el presente estudio se emplea el concepto de violencia contra las mujeres en relaciones de pareja (VcM), para delimitar los actos de violencia exclusivamente para las relaciones de pareja y considerando todas sus formas (enamorados/as, novios/as, cónyuges, convivientes, ex parejas, entre otros). Asimismo, porque su conceptualización está basada en un enfoque de género, que reconoce a la VcM como resultado de las relaciones inequitativas de poder entre hombres y mujeres, construidas y naturalizadas históricamente y a través de procesos socioculturales (Vara-Horna et al, 2015a).

18. INTRODUCCIÓN

La VcM es definida como toda acción u omisión ejercida por los hombres en contra de la mujeres, dentro de una relación íntima presente o pasada y en un contexto de relaciones inequitativas de poder, para que estas actúen en contra de su voluntad, mediante la imposición del poder, la amenaza o el daño físico, sexual, psicológico o económico (Vara-Horna et al, 2015b). Se distinguen cuatro modalidades o manifestaciones de la VcM: 1. Violencia física: Es toda acción ejercida por la pareja actual o pasada en contra de las mujeres, que incluyen golpes, sujeciones, empujones, cachetadas y ataques con alguna parte del cuerpo (leve) o mediante el uso de objetos contundentes o punzocortantes (grave). 2. Violencia sexual: Son actos realizados por la pareja actual o pasada en contra de

la libertad sexual de las mujeres. Incluye acciones como la violación, intentos de violación, tocamientos indebidos, entre otros. 3. Violencia psicológica: Acciones u omisiones ejercidas por la pareja actual o pasada en contra de las mujeres para controlar su conducta o restringir su autonomía. Incluye hostilidad, ataques verbales, insultos, intimidación, burlas, humillaciones, amenazas de abandono o daño, críticas y otras conductas que generen perjuicio en el bienestar psicológico y desarrollo personal. 4. Violencia económica: Es la acción ejercida por la pareja actual o pasada en contra de las mujeres y caracterizada por a) el control de recursos financieros o bienes y uso del chantaje o manipulación para su uso, b) destrucción o apropiación de sus recursos o bienes, usando la fuerza física para lograrlo. En el primer caso, la violencia económica es leve, en el segundo, es grave. Además del enfoque de género asumido en el presente estudio, para el análisis de la VcM, se requiere identificar sus propiedades y considerar algunos aspectos claves para su medición. En la VcM es posible que el primer ataque surja como un evento aislado; sin embargo, esta no se manifiesta necesariamente como un hecho permanente o inusual, sino como un fenómeno cíclico y de intensidad creciente (Walker, 2012; Ruíz & Blanco, 2004), dentro de un contexto de relación inequitativa (Vara-Horna et al, 2015). La VcM es cíclica porque se reconoce un proceso o conjunto de etapas en cada episodio violento. El ciclo de la violencia atraviesa por una etapa de acumulación de tensión, ataque y reconciliación. Si este ciclo no se rompe en sus etapas iniciales, los malos tratos se repetirán con más frecuencia y más intensidad, con mayor gravedad y riesgo de daño severo, hasta incluso el feminicidio. Por otro lado, la VcM posee una intensidad creciente porque es un proceso que se establece de manera progresiva y su gravedad se incrementa a lo largo del tiempo y eleva el riesgo, ya que se incrementan las probabilidades de que la mujer sea víctima de ataques más graves y con daños más severos. Por ello, se puede reconocer un proceso de escalada de la violencia que se inicia con conductas asociadas al control y pasa por la violencia psicológica, la violencia económica restrictiva, la violencia física leve, la violencia económica sustractiva, la violencia física grave, el abuso sexual y podría culminar con el feminicidio (Vara-Horna, 2013).

1. Es información sensible, pues representa experiencias íntimas que muchas veces se mantienen en secreto o son compartidas con muy pocas personas. Asimismo, la VcM moviliza emociones intensas y entrelazadas como la culpa, el miedo, el resentimiento, el odio, el dolor y la esperanza. 2. Es información resistible, pues al ser una experiencia intensa en el plano emocional, se activan mecanismos psicológicos para disminuir el conflicto, la disonancia cognitiva o el dolor. Por ello, los actos de violencia experimentados pueden ser reprimidos, negados, justificados y minimizados.

19. INTRODUCCIÓN

De lo dicho, queda evidente que la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja es una variable compleja y difícil de medir. Si no se establecen algunos procedimientos en su medición, se pueden recoger datos que no muestran su real prevalencia. Vara-Horna et al. (2015a) argumentan tres razones que hacen de la VcM una variable de difícil medición:

3. Es distorsionada por la deseabilidad social. En las últimas décadas, la sanción social a toda práctica de VcM ha ido incrementándose significativamente, por esta razón, al recoger información sobre ella, las agredidas y agresores tienden a responder en función a los patrones deseados socialmente, protegiendo su imagen y evitando experimentar emociones negativas como la culpa o vergüenza. En efecto, uno de los fenómenos particulares de la VcM en estudiantes universitarias/os es su invisibilización (Póo & Vizcarra 2008). Las creencias, mitos, estereotipos y actitudes hacia la violencia la asumen como un comportamiento natural y resultado de los conflictos. Además, se niega, minimiza y justifica como una manifestación de los celos, control e inclusive de amor (Avery-Leaf et al, 1997; Gonzales & Santana, 2001; Arenas–García, 2013; Cortés et al., 2013). Frente a estas características, se requiere que la valoración de la VcM se realice a través de un proceso de recolección de datos regulado por un protocolo riguroso. Vara-Horna et al. (2015a) sugieren que el protocolo contemple los siguientes aspectos: 1. Las encuestas o instrumentos deben ser de carácter anónimo y confidencial. Asegurar la confidencialidad y anonimato de las/os participantes facilitará respuestas más sinceras y objetivas. 2. La practicidad de los instrumentos y su adecuación al nivel de comprensión de los hombres o mujeres participantes del estudio. Se sugiere emplear escalas múltiples que registren los diversos contextos en los que ocurre la VcM, las diversas manifestaciones de la violencia y considerando gradientes de intensidad entre leve y grave. 3. Se debe garantizar la validez de las medidas. Medir la VcM a partir de las consecuencias es una forma de triangular los datos obtenidos. Asimismo, emplear escalas bidireccionales es una estrategia útil para estimular repuestas más sinceras y menos influenciadas por la deseabilidad social o procesos cognitivos como la minimización y negación en el caso de los hombres. Los hombres son particularmente sensibles a las preguntas de violencia ejercida hacia las mujeres, pues tienden a ocultarla o minimizarla. Para disminuir la aquiescencia es conveniente utilizar escalas bidireccionales, donde se pregunta primero por la violencia recibida. Esta estrategia asegura respuestas más próximas a la realidad.

20. INTRODUCCIÓN

1.3.2. La VcM en las universidades: Contexto El primer estudio sobre violencia en las relaciones de pareja en estudiantes fue publicado por Makepeace en 1981. A partir de sus hallazgos, diferentes investigaciones –principalmente en países de altos ingresos- han mostrado datos disimiles de prevalencia, oscilando entre el 9% y 51% (Silverman, Raj, Mucci y Hathaway, 2001; Kaura y Lohman, 2007; Oliva et al, 2012). Esta disparidad de datos podría explicarse por razones metodológicas (Shorey et al., 2012b), los cuales pueden ser resumidos en tres: a) Definiciones imprecisas, b) limitaciones de medición y c) postura teórica sobre su direccionalidad.

Las definiciones imprecisas sobre la VcM y su tipología En algunos estudios, los porcentajes de VcM son muy elevados y en otros muy bajos. Al evaluarse las definiciones empleadas, se encuentran algunas extensas y otras muy

restrictivas. Medir una sola dimensión o algunas de la violencia puede producir resultados disimiles, por cuanto se excluyen otras. En algunos estudios se considera solo la presencia de la violencia física y sexual (Smith et al, 2003; Chan, Straus, Brownridge, Tiwari & Leung, 2008), otros han recogido evidencias exclusivamente de una sola manifestación de violencia (Jordan, Combs & Smith, 2014; Ling et al, 2010; Strauss, 2004; Viejo et al, 2014; Amor & Gennaro, 2005), y otros han registrado casi todas las manifestaciones de la violencia (Rodríguez, 2015; Pazos, Oliva & Hernando, 2014; Póo & Vizcarra, 2011; Vázquez et al, 2010; Carmona, Doporto, Corral, Villalobos & López, 2005). Una constante en todos los estudios previos es la exclusión de la violencia económica, y esto es injustificado por cuanto las/os universitarias/os manejan recursos económicos proporcionados por sus familiares o generados por cuenta propia.

El tipo de instrumento y sus propiedades de medida Recoger la información a través de encuestas, cuestionarios, autoinformes y entrevistas de forma directa o virtual, así como su validez y fiabilidad, modulan considerablemente la medición objetiva de la VcM. Por ejemplo, datos obtenidos por algunos estudios a través de cuestionarios se encuentran sesgados por la “deseabilidad social”, subvalorando la prevalencia, especialmente en estudiantes hombres (Capaldi et al, 1997; Callahan, et al, 2003; Pazos et al, 2014). Por ejemplo, Wolitzky-Taylor et al. (2008) examinaron la prevalencia, los factores de riesgo y protectores asociados, a través de entrevistas telefónicas a 3,614 adolescentes. La prevalencia actual observada fue de 2.7% en mujeres y 0.6% en hombres; valores muy por debajo de los reportados por las encuestas, discrepancia que puede estar asociada a la forma como se recogió las experiencias de violencia en el estudiantado (vía telefónica) y al probable sesgo de respuesta asociada a la deseabilidad social.

La postura teórica respecto a su direccionalidad

Estudios especializados con enfoque de género encuentran prevalencias más altas. Estudios realizados con muestras de estudiantes mujeres, revelan índices de prevalencia que difieren de los resultados hallados en muestras de ambos sexos o exclusivamente en hombres. Instrumentos especializados con personal adecuadamente entrenado, facilita la superación de las barreras que minimizan e invisibilizan la violencia. Por ejemplo, Carmona, Doporto, Corral, Villalobos & López (2005) hallaron en una muestra de mujeres universitarias mexicanas, que la violencia en todas sus formas alcanzó una prevalencia vida de 94%, índice que supera la prevalencia hallada en estudios realizados exclusivamente con hombres.

21. INTRODUCCIÓN

En la mayoría de estudios realizados en estudiantes se concibe a la VcM como un fenómeno bidireccional, donde no existen agresores ni agredidas, ni relaciones de poder, sino solo conflictos y ataques en una relación igualitaria. Aunque este enfoque es muy popular (Langhinrichsen-Rohling et al., 2012), consideramos que es incompleto por cuanto solo registra los ataques, descontextualizándolos y dejándolos sin interpretación teórica. Existen muchas razones por las cuales no resulta conveniente asumir bidireccionalidad en la investigación de la violencia contra las mujeres en estudiantes:

La direccionalidad de la VcM aumenta con la edad y el tiempo de relación. A mayor edad, se incrementa el número de parejas o la duración de las relaciones, aspecto que incide en la probabilidad de victimización en las relaciones de pareja (Pazos, Oliva & Hernando, 2014; Blázquez et al., 2012). Smith et al. (2003) analizaron la prevalencia y evolución de la violencia física y sexual durante los primeros cuatro años de vida universitaria de 1,569 estudiantes mujeres de 18 a 19 años de edad en Carolina del Norte. Desde la adolescencia hasta los cuatro primeros años de estudios, el 88% reportaron haber experimentado al menos un incidente de agresión física o sexual y el 63.5% experimentó ambos tipos de violencia. Un dato importante del estudio es el aumento progresivo de la prevalencia a lo largo de los cuatro años de estudio. De las mujeres agredidas físicamente durante la adolescencia, el 25.4% sufrían amenazas de daño, y el 5% eran golpeadas con un objeto contundente. Al final del cuarto año, estas cifras habían aumentado a 42.3% y 13.3% respectivamente. El porcentaje de mujeres con intento de violación aumentó de 7.4% en la adolescencia hasta el 11.8% a finales de la universidad. Del mismo modo, la violación pasó del 13% en la adolescencia a 21.1% al finalizar los estudios.

22. INTRODUCCIÓN

El abuso sexual contra las mujeres es más frecuente en este grupo etario. En los Estados Unidos, la violencia sexual muestra una prevalencia vida promedio del 15%, sin variaciones significativas en los últimos veinte años (Jordan, Combs & Smith, 2014). Además, este tipo de violencia se ha generalizado en el estudiantado universitario, considerando los diversos programas académicos, grupos etarios y socioculturales (Smith, White & Holland, 2003). Un dato importante a considerar, especialmente para el diseño de intervenciones, es que la tasa más alta de violencia sexual se observa en las estudiantes más jóvenes (Maxwell, Robinson, & Post, 2003). Las adolescentes de 16 a 19 años presentan un riesgo cuatro veces mayor que la población general de mujeres (Young, Grey & Boyd, 2009). Por esta razón, las estudiantes universitarias estadounidenses se encuentran en mayor riesgo de sufrir violencia sexual, en comparación a la población general de mujeres (Fisher, Cullen & Turner, 2000). En efecto, una de cada tres mujeres universitarias reportan haber experimentado un acto que cumple con los criterios legales de violación o intento de violación (Abbey, Parkhill, Beshears, Clinton Sherrod & Zawacki, 2006; Humphrey & White, 2000; Wilcox, Jordan & Pritchard, 2006). Las mujeres sufren más abuso sexual. Edwards et al. (2014) encuentran que el 31.7% de estudiantes hombres afirma que probablemente obligaría a una mujer a tener relaciones sexuales. Por otro lado, Saldivar & Romero (2009), encontraron que el 33.4% de estudiantes mujeres mencionó haber sido coercionada sexualmente y 9.4% reporta que ha ejercido coerción sexual hacia su pareja. Aunque ambos sexos muestran el uso de tácticas de coerción; los hombres emplean con mayor frecuencia tácticas indirectas (chantaje, engaños, amenazas, exigencia de la prueba de amor) y las mujeres directas (frases insistentes). En la misma línea, Jordan, Combs & Smith (2014) aplicaron un cuestionario vía internet a 750 estudiantes mujeres mayores de 18 años en Kentucky, para determinar la prevalencia de la violencia sexual en las relaciones de pareja. Encontraron que el 41.1% de las mujeres reportaron algún tipo de ataque sexual ocurrido desde los 14 años. En cuanto a la prevalencia actual, el 24.2% reportó algún tipo de ataque, de esas mujeres, el 4.1% reportó violación.

El abuso sexual previo las vulnera a largo plazo. Las estudiantes universitarias con antecedentes de abuso sexual previos a la universidad son más propensas a involucrarse en situaciones de riesgo y revictimización (Ross, Kolars, Krahn, Gomberg, Clark & Niehaus, 2011; Fisher, Cullen & Turner, 2000). Al respecto, Walsh et al. (2012) reportaron que el 50% de estudiantes agredidas por sus parejas sufrieron ataques en sus relaciones posteriores. Las manifestaciones de la violencia más graves son unidireccionales. La bidireccionalidad va disminuyendo en la medida que la violencia se torna más grave (Rubio, López, Saúl & Sánchez, 2012). En España, Muñoz-Rivas, Graña, O’Leary & González (2007), evaluaron la prevalencia de violencia física y verbal en relaciones de pareja en una muestra de 2,416 adolescentes y jóvenes de ambos sexos, entre las edades de 16 y 20 años. Los resultados evidenciaron, que las mujeres ejercen en su mayoría violencia verbal, mientras que los hombres se ven involucrados en comportamientos de agresión física más severos y de peores consecuencias para la salud de sus parejas (tratamiento médico u hospitalización). Por otro lado, Strauss (2004) realizó un estudio transcultural con 8,666 estudiantes de 31 universidades en 16 países de Asia, Medio Oriente, Australia, Nueva Zelanda, Europa, América Latina y América del Norte. Constató la presencia de la violencia física en las relaciones de pareja en todos los contextos. Aunque la mayoría de los ataques reportados eran leves, en el 9% de casos la agresión fue grave y con consecuencias significativas para las agredidas, que en su mayoría fueron estudiantes mujeres. Ling et al. (2010), utilizando la Escala de Tácticas de Conflicto (CTS2) y el Personal & Relationships Profile (PRP), evaluaron la prevalencia de la violencia física en una muestra de 15,927 estudiantes de 22 universidades de 21 países. Encontraron que la prevalencia de ataques físicos perpetrados varió del 1 al 16%, mientras que la prevalencia de agresión física con lesiones varió de 1 a 14%. Viejo et al. (2014) evaluaron la prevalencia de la violencia física en 2,687 adolescentes españolas/es con la CTS, compuesto por 9 ítems bidireccionales. El análisis comparativo evidencia algunas diferencias significativas entre la violencia física leve y grave considerando el sexo. Las mujeres ejercieron más agresiones leves y los hombres más ataques graves.

1.3.3. Impacto de la VcM en la productividad académica

23. INTRODUCCIÓN

En las últimas décadas se ha generado información sobre la prevalencia de la VcM en el estudiantado universitario, sus consecuencias psicosociales, factores de riesgo y se han propuesto algunas intervenciones. Sin embargo, son escasos los estudios que hayan analizado el impacto de la VcM en la productividad académica del estudiantado universitario.

Primeros estudios. Smith, White, y Holland (2003) realizaron un estudio longitudinal durante cuatro años en mujeres universitarias agredidas por sus parejas. Sus hallazgos muestran que las estudiantes con mayores consecuencias psicológicas (ansiedad) fueron más propensas a abandonar los estudios. Un dato importante fue que las estudiantes no recibieron atención de la universidad y expresaron sentirse abandonadas por su institución académica. En esta misma línea, Amar & Gennaro (2005) proponen que los patrones conductuales de las estudiantes agredidas y los agresores, son los factores que explican su baja asistencia a clases, la disminución de la calidad y cantidad de sus trabajos académicos, el incumplimiento de sus responsabilidades y su baja productividad académica.

24. INTRODUCCIÓN

Estudios recientes. Umana, Fawole & Adeoy (2014), en una muestra de 1,110 mujeres estudiantes de pregrado y 255 de posgrado de la Universidad de Ibadan (Nigeria), encontraron que el 42.3% fue agredida por su pareja alguna vez en su vida, siendo las lesiones más comunes los cortes, pinchazos, mordeduras, rasguños, contusiones, esguinces y luxaciones. Sus hallazgos muestran que las agredidas disminuyeron significativamente su concentración (71%) y autoconfianza (68.9%), y se incrementó el ausentismo (56%) y el riesgo de abandono del semestre académico (3.3%). Impacto de la violencia sexual. Respecto a la violencia sexual, en la literatura existe evidencia sólida sobre sus graves consecuencias en el bienestar del estudiantado. El miedo, la confusión, el sentimiento de culpa o la vergüenza, el estrés, el aislamiento social, la ansiedad, la depresión, estrés postraumático, el abuso de sustancias e inten-

tos suicidas son sus efectos más significativos (Campbell et al, 2009; Jordan, Campbell & Follingstad, 2010; Amar & Gennaro, 2005; Kaura & Lohman, 2007). Huerta et al (2006) formularon un modelo explicativo de cómo el acoso sexual impacta sobre el rendimiento académico y bienestar de las estudiantes. A partir de los datos recogidos por una encuesta aplicada a 1,455 universitarias, determinaron que la violencia sexual produce problemas adaptativos y trastornos psicológicos asociados con la insatisfacción académica, mayor enfermedad física y desórdenes alimenticios. De esta forma, y a través de un efecto acumulativo, la VcM genera la desvinculación con el entorno académico, lo que a su vez disminuye el rendimiento.

En Latinoamérica. Vizcarra y Póo (2011) identificaron, mediante un estudio cualitativo, el impacto de la violencia de pareja en estudiantes universitarios/as del sur de Chile. Las dos principales consecuencias fueron la disminución del rendimiento académico (21%) y la desconfianza en las relaciones de pareja (22%). Este hallazgo se confirma en otro estudio realizado por las mismas autoras, quienes entrevistaron a estudiantes universitarias/os chilenas/os e identificaron que las principales consecuencias académicas de la violencia se encuentran vinculadas al ausentismo y el abandono de los estudios debido al control y amenaza ejercidas por los agresores (Póo & Vizcarra, 2011).  

25. INTRODUCCIÓN

Recientemente, Jordan, Combs & Smith (2014) determinaron la prevalencia de la violencia sexual y su impacto en el rendimiento académico de estudiantes mujeres mayores de 18 años de la Universidad de Kentucky. En cuanto a la prevalencia de la violencia sexual, el 41.1% de estudiantes informaron haber sido agredidas sexualmente desde los 14 años, el 24,2% sufrió ataques durante el primer semestre y 19.6% durante el segundo semestre. Por otro lado, los resultados proporcionaron detalles importantes sobre el nivel específico del impacto de la violencia en los promedios académicos de las agredidas. Las mujeres que sufrieron violencia sexual antes de ingresar a la universidad, presentaron tres veces más probabilidad de obtener un calificación promedio (grading point - GPA) menor a 2.5 al culminar el primer semestre y casi el doble de probabilidades de obtener el mismo resultado al finalizar el segundo semestre. Un patrón similar se observa en las mujeres que fueron atacadas sexualmente durante el primer semestre; sin embargo, el impacto más significativo se reportó en las estudiantes que sufrieron una violación en el primer semestre (14,3% obtuvieron una calificación promedio inferior a 2,5). Estos/as investigadores/as afirman que la violencia sexual (y los otros tipos de violencia) experimentada por las estudiantes, impacta en sus procesos cognitivos, presentando déficit para concentrarse (presentismo), planificar sus actividades y recordar las lecciones o tareas. Esto, sumado a las respuestas de ansiedad y depresión, termina disminuyendo la motivación e implicación con el trabajo académico y la capacidad para interactuar con los/as compañeros/as. En conclusión, la VcM afecta las capacidades y recursos de las estudiantes, impactando de esta manera en la productividad académica.

26.

2

MARCO CONCEPTUAL

2.1. ¿Por qué debe importarle a las universidades la VcM?

1. La prevalencia e impacto de la VcM vulnera el principio de integridad y bienestar. Investigaciones nacionales e internacionales evidencian la alta prevalencia de la VcM en el estudiantado universitario (Mohamed, Herrera & Carracedo, 2014; Iconis, 2013; Ramírez & Núñez, 2010; Sebastián et al, 2010; Murray & Kardatzke, 2007; González & Santana, 2001; Amar & Gennaro, 2005). Si 7 de cada 10 mujeres en el Perú sufre violencia por parte de su pareja o expareja (INEI, 2015), es inevitable que existan mujeres universitarias agredidas. Por otro lado, los estudios realizados en diferentes poblaciones demuestran que la violencia contra las mujeres impacta significativamente en el bienestar general y en la adaptación personal, social, laboral y académica de agresores, agredidas y personas que la atestiguan (Vara-Horna et al, 2015). En el caso del

2 7 . M A R C O C O N C E P T UA L

En los últimos 50 años, las universidades han enfrentado grandes retos y cambios que han afectado su misión y vinculación con la sociedad, la empresa y el sector productivo (Altmann & Ebersberger, 2013). Un cambio significativo es la presencia de las mujeres, quienes han avanzado en el acceso a la educación en todos los niveles y modalidades. En la última década la presencia de la mujer en la universidad peruana se ha incrementado en 5.4% y el porcentaje de mujeres con educación superior se ha duplicado. De acuerdo al II Censo Nacional Universitario, el 48.9% de estudiantes son mujeres (INEI, 2011) y actualmente el 15.9% del total de mujeres peruanas posee formación universitaria (INEI, 2016). En este contexto, la VcM constituye un reto significativo para las universidades pues les demanda una serie de acciones que aún no se ejecutan, al no reconocerla como una problemática clave dentro de su gestión o como un factor que interfiere en el desarrollo de sus funciones y el logro de sus objetivos. De lo dicho, existen dos argumentos que sustentan la importancia de la VcM para las universidades y la necesidad de involucrarse en su prevención y atención:

28.

estudiantado, la violencia contra las mujeres es un factor que directa o indirectamente limita las capacidades y los recursos necesarios para el desarrollo de las competencias profesionales (Singh, 2015). Así, considerando lo establecido por Ley Universitaria peruana (Ley 30220), las universidades tienen el deber de implementar acciones de bienestar que apoyen el desarrollo de los procesos de enseñanza-aprendizaje y atiendan la problemática psicológica, social y académica de sus estudiantes. En ese sentido, la prevención y erradicación de la VcM es un imperativo legal. Además, las universidades son también escenarios en donde los ataques violentos pueden ocurrir, ya que muchas parejas son compañeros/as de clase. Esta situación tiene un alcance que no suele dimensionarse; pues las universidades como organizaciones son instituciones responsables de brindar las condiciones de seguridad necesarias y asumen la responsabilidad de los hechos de violencia que ocurren en sus instalaciones. En ese sentido, mantener un campus universitario libre de violencia contra las mujeres es una obligación institucional.

2. La VcM es contraria a la naturaleza de la universidad, sus fines y funciones en la sociedad. Como expresa la Ley Universitaria en el Perú (Ley 30220), la universidad es una comunidad académica que brinda una formación humanista, promueve el desarrollo integral y actúa en el marco de principios como la afirmación de la vida, la dignidad humana y el rechazo a toda forma de violencia, intolerancia y discriminación. Por eso, las universidades son espacios ideales para la formación de profesionales con competencias equitativas, y ciudadanos/as que respeten las relaciones igualitarias entre hombres y mujeres. En efecto, la forma cómo se relacione el estudiantado dentro del contexto universitario será un patrón de conducta futura en la sociedad, así como de lo que considere justo o injusto en su percepción vital y profesional. Así, las universidades representan un escenario estratégico en dos procesos: 1). Para implantar intervenciones y programas de prevención de la violencia contra las mujeres, demostrando tolerancia cero a la misma. 2). Para integrar el enfoque de género y equidad en los diseños curriculares y proyectos educativos de las diferentes facultades y escuelas profesionales, promoviendo una cultura igualitaria, de respeto y desarrollo sin violencia.

2.2. ¿Cómo afecta la VcM en las universidades? La naturaleza, manifestaciones y la forma como opera la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja, ha sido analizada en diferentes estudios y descrita a través de diversos planteamientos teóricos (Vara-Horna et al, 2015). Sin embargo, una serie de factores como el tipo de relación, la edad, la convivencia, el tiempo de relación y el contexto en donde se presenta, puede afectar la forma como la VcM se manifiesta de manera particular. Por ello, es importante contextualizar la VcM en el estudiantado universitario y en el ámbito de la formación profesional.

2.2.1. Contexto etario

Considerando que la formación universitaria transcurre durante la adolescencia tardía y la juventud, es pertinente reconocer la dinámica de estas relaciones, contextualizándolas en estas etapas del ciclo vital y tomando en cuenta que en ellas se consolida la identidad, el proyecto de vida y se da el paso de la juventud a la adultez (Mogollón & Villamizar, 2012). Las relaciones de pareja durante la vida universitaria son una de las experiencias afectivas más significativas y están determinadas por factores socioculturales, que han ido evolucionando en el tiempo. Si tradicionalmente a las relaciones de pareja se le destinaba la consolidación de una familia y el matrimonio; hoy se observa que las relaciones se inician y mantienen sin el conocimiento de los padres, se experimentan las primeras relaciones sexuales y esto va más allá de un fin procreativo

2 9 . M A R C O C O N C E P T UA L

En el Perú, como en muchos países, la elección profesional y de pareja define el paso de la adolescencia a la juventud y a la etapa adulta (Romo, 2008; Mendoza & Palma, 2004). Ambas elecciones forman un componente medular de los proyectos de vida y coinciden con la etapa universitaria. En el caso del estudiantado la elección profesional está de alguna manera resuelta; sin embargo, las relaciones de pareja constituyen un asunto pendiente. Por ello, las/los jóvenes invierten gran parte de su tiempo, esfuerzo y recursos en este tipo de relación (Dávila & Goicovic, 2002).

(Morales & Palma, 2004). En efecto, las relaciones de pareja en la juventud promueven el conocimiento mutuo, intereses compartidos y compromiso (Garduño, 2002), sin embargo, ello no excluye las expectativas de cambio, la necesidad de explorar nuevas interacciones, con menores niveles de inversión y compromiso en sus relaciones de pareja, facilitando relaciones poco duraderas (Meza, 2011; Rusbult et al, 1998). Los estudios indican que las relaciones de pareja iniciadas y consolidadas durante la etapa universitaria suelen ser las primeras experiencias significativas de este tipo de vínculo. Esta característica las dota de un mayor impacto a largo plazo, ya que generan múltiples aprendizajes y patrones de conductas que se manifestarán en las futuras relaciones (Wiklund, Malmgren-Olsson, Bengs & Ohman, 2010; Pazos, Oliva & Hernando, 2014). De lo dicho, las primeras experiencias de violencia contra las mujeres en las relaciones de pareja y la actitud que se tome ante ella marcarán la tendencia en las relaciones futuras.

2.2.2. Especificidad y “Empoderamiento Parental Subsidiado” (EPS) La VcM en las universidades peruanas presenta características únicas debido a la naturaleza de las relaciones de pareja en ese grupo etario. En su mayoría, estas relaciones son de inicio reciente, se enmarcan en las relaciones de enamoramiento o noviazgo, no incluyen la convivencia y se desarrollan en un contexto en el que aún no se han consolidado –totalmente- las relaciones asimétricas de poder, presentes en parejas que mantienen una relación matrimonial o de convivencia, con hijos/as, y cuyo vínculo es más duradero. Por eso, más allá de la influencia del aprendizaje social de las normas de género, se postula que las relaciones de pareja en las/os estudiantes universitarios/as se desarrollan en un contexto “aparentemente” igualitario y en donde el poder tendría una distribución no tan asimétrica.

3 0 . M A R C O C O N C E P T UA L

Este supuesto se basa en que la mayoría de universitarias forman parte de un grupo familiar nuclear o extenso que, en alguna medida, les brinda apoyo económico, soporte social-emocional y ejerce un grado de control sobre sus acciones y relaciones interpersonales. Este “Empoderamiento Parental Subsidiado” (EPS) haría que la relación de pareja no llegue a niveles asimétricos de poder, sino que se mantenga cierta relación igualitaria, apoyada por un contexto universitario donde ambos/as son estudiantes con iguales derechos, iguales accesos de recursos, igual soporte social, etc. Esta peculiaridad explicaría por qué la violencia se manifiesta de forma diferente a las parejas casadas y con hijos/as y por qué hay altos niveles de violencia bidireccional, reportadas en los antecedentes de esta investigación. Esta situación explicaría también por qué fenómenos como el aislamiento social y el rompimiento de los vínculos con las redes sociales de apoyo, observadas en parejas con experiencia de violencia grave, son menos intensos y frecuentes en las parejas universitarias.

2.2.3. Escenarios de los ataques Otra característica particular de las VcM en universitarios/as se asocia al escenario en el que ocurren los ataques. En las parejas adultas que cohabitan, las agresiones suelen ocurrir en el hogar –y pueden llegar a niveles extremos- y en menor medida en ambientes públicos o el trabajo. En cambio, en universitarios/as es probable que los ataques ocurran principalmente en escenarios públicos y alrededor o dentro de la universidad. Esta situación contextual restringiría –en la mayoría de los casos- la gravedad de los ataques.

Los agresores pueden evitar que sus parejas ingresen a la universidad o las aulas. Pueden apropiarse de sus materiales de estudios (dispositivos electrónicos, celulares, memorias USB, libros, etc.) o trabajos necesarios para el desarrollo de sus actividades académicas. La violencia también puede ser ejercida a través del acoso antes, durante y después de las actividades académicas en la universidad. Las agredidas pueden recibir llamadas telefónicas, correos electrónicos o mensajes de texto que les genera ansiedad, miedo, preocupación y estrés. Esta situación las puede llevar a no asistir a

3 1 . M A R C O C O N C E P T UA L

Las estudiantes pueden ser atacadas durante su desplazamiento hacia la universidad, durante el desarrollo de las actividades académicas, al retornar a sus hogares o al dirigirse a sus centros de trabajo. Como afirma Vara-Horna (2013), es inevitable que la VcM experimentada en el hogar o la intimidad se extienda a otros ambientes. En el caso del estudiantado, los actos violentos también se extienden a la universidad y pueden ejercerse durante el desarrollo de las actividades académicas.

la universidad o asistir pero sin ingresar a las aulas, llegar tarde a sus actividades académicas y, en otros casos, a participar en ellas pero con altos niveles de presentismo. Estas consecuencias se incrementan y son más intensas cuando el agresor estudia en la misma universidad o cuando, siendo ajeno a ella, logra irrumpir en las instalaciones de la universidad y, en casos extremos, a los ambientes donde las agredidas desarrollan sus actividades formativas, atentando contra su seguridad y la de otras/os estudiantes.

2.2.4. Gravedad modulada y daño físico Al igual que en otras poblaciones, la VcM en el estudiantado universitario se manifiesta a través de la violencia física, psicológica, sexual y económica. Estas modalidades de violencia no aparecen de forma independiente, sino que están interrelacionadas. Sin embargo, la violencia psicológica es la de mayor prevalencia y precede a la violencia física, y esta, a la violencia sexual (Rodríguez, 2015; Villafañe, Jiménez, De Jesús & Vázquez, 2012; Vásquez et al, 2010; Pazos et al, 2014; Carmona, Doporto, Corral, Villalobos & López, 2005). A este fenómeno se le conoce como intensidad creciente. El tiempo de la relación es un factor significativo para entender la dinámica de la VcM, pues incrementa la probabilidad de aparición de sus manifestaciones más graves (violencia física grave y el riesgo de daño físico y emocional). En función a la duración de la relación, se eleva la probabilidad de que las parejas experimenten un mayor número de ciclos de violencia y se observe una mayor intensidad de la violencia (Ruíz & Blanco, 2004; Vivanco et al.,2015; Pazos, Oliva & Hernando, 2014). En el caso del estudiantado universitario, la mayoría de las relaciones de pareja se encuentran en su etapa inicial, son esporádicas o de corta duración. Por esta razón, es razonable que la prevalencia de la violencia física grave y el daño físico-emocional en el estudiantado se encuentre por debajo de los índices reportados en estudios donde han predominado las mujeres involucradas en relaciones de pareja con mayor duración.

3 2 . M A R C O C O N C E P T UA L

2.2.5. La violencia económica La violencia económica es una manifestación de la VcM que no ha sido estudiada en contextos universitarios. Asumir que este tipo de violencia no está presente en la universidad, sería un error. En el II Censo Nacional Universitario (INEI, 2011) se observa que entre el 30.1% y 34.4% del estudiantado trabaja, siendo más mujeres que hombres (37.3% frente a 27.9%). Por otro lado, el estudiantado que no trabaja recibe el apoyo económico de sus familiares para afrontar los costos inherentes a la formación profesional. Por ello, en menor o mayor medida, todo el estudiantado dispone y administra recursos económicos que, en el ámbito de una relación de pareja, también cumplen una función importante. Así, basados en este contexto y en la prevalencia de la violencia económica reportada en otras poblaciones (Vara-Horna, 2013, 2015; Agencia de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea, 2014), se espera encontrar índices de prevalencia importantes y una dinámica similar. En efecto, es probable que las agredidas reciban amenazas y sean despojadas del dinero destinado para su transporte, útiles de estudio, separatas, libros, alimentación, matrículas y mensualidades.

2.2.6. Estudiantes que atestiguan

Aunque en el presente estudio no se analiza cómo la VcM afecta a las/los estudiantes que la atestiguan, existen estudios realizados en otros contextos que demuestran su impacto sobre las personas que interactúan con los agresores y agredidas. En función a las evidencias halladas en otros contextos (Schmidt & Barnett, 2012; Vara-Horna, 2013), las/os compañeras/os testigos/as de las agredidas, se involucran brindándoles apoyo y protección; recibiendo en algunos casos amenazas e inclusive ataques de los agresores. Es probable que las/los estudiantes testigos/as involucrados/as en estos hechos, presenten también indicadores de tardanzas, ausentismo, presentismo y productividad académica disminuida. Por otro lado, los/as estudiantes que interactúan con los agresores pueden actuar como agentes disuasivos/as o, por el contrario, instigadores/as de la violencia. Aunque los antecedentes encuentran que las normas sociales de género entre hombres tienden a alentar o favorecer el uso del control y la violencia sobre la pareja (Rojas-Solis & Carpintero, 2011). En ambos casos, el involucramiento de los/las testigos/as también podría afectar el cumplimiento de sus responsabilidades académicas.

3 3 . M A R C O C O N C E P T UA L

La VcM en el estudiantado universitario no ocurre necesariamente en un contexto privado, se manifiesta principalmente en ambientes seudo-públicos y en algunos casos en las instalaciones de la universidad. Por ejemplo, el acoso telefónico o por correo electrónico, la presencia inesperada del agresor, las discusiones y ataques, que pueden ocurrir en la universidad o alrededores. El estudio de Makepeace (1981) reportó que el 61.5% tenía conocimiento de experiencias de violencia física en sus compañeras/os.

2.2.7. Impacto académico de la VcM Lo descrito detalla la forma cómo la VcM puede operar en las universidades y permite comprender el mecanismo a través del cual influye en la productividad académica. Tan igual como se ha demostrado en el contexto laboral, la VcM genera un daño físico y emocional a corto, mediano y largo plazo; incrementando el ausentismo, presentismo por distracción y agotamiento (Vara-Horna, 2013, 2015). En efecto, las/os estudiantes afectadas/os por la violencia –tanto agresores como agredidas- se ausentan y cuando están presentes no logran concentrase por interferencias emocionales y cognitivas. Por ello, su aprovechamiento, participación en las actividades académicas y calidad de sus tareas disminuyen, involucrándose en incidentes críticos con docentes y compañeros/as por no cumplir con las tareas o responsabilidades; recibiendo críticas, reclamos o amonestaciones.

34.

Considerando que la violencia contra las mujeres es cíclica, de intensidad creciente y sus efectos se manifiestan inclusive después de finalizada la relación de pareja (Vara-Horna et al, 2015); la dinámica descrita termina impactando en los resultados académicos. Tanto agresores como agredidas no logran responder a las exigencias académicas inmediatas y no cumplen con sus responsabilidades ante sus profesoras/ es y compañeras/os, lo cual afecta su cohesión social y a la larga promueve el abandonando y/o desaprobación de asignaturas y ciclos académicos, así como su deseo de abandonar la universidad.

Estudios previos que estiman los costos empresariales de la violencia contra las mujeres en las relaciones de pareja y su impacto en la productividad laboral (Vara-Horna, 2012; 2013; 2015; 2015b), brindan un marco de referencia para formular un modelo conceptual sobre el impacto de la VcM en la productividad académica en las universidades. Por lo expuesto y dada la complejidad de las variables, se requiere un enfoque sistémico. Asimismo, es necesario identificar variables moduladoras (tiempo, años de relación de pareja y percepción de la evolución académica), que si no se incluyen en el análisis, pueden distorsionar la interpretación de los hallazgos. Como señala Vara-Horna (2013), también es importante considerar el efecto dominó, la escalada y la gravedad de la VcM. Al igual que en el ámbito empresarial, la VcM afecta a la productividad académica a través del ausentismo, las tardanzas y el presentismo. El modelo conceptual propone una relación entre la VcM y la productividad académica, medido a través del incremento de los índices de ausentismo (por salud y otras razones), tardanzas y el presentismo (por distracción y agotamiento); factores que posteriormente impactan en la cohesión social de las estudiantes y aumenta los cursos desaprobados, que en función a su número y frecuencia, pueden causar reprobación de ciclos y aumentar la intención de deserción.

Presentismo. En las organizaciones y los negocios, el presentismo se refiere a la reducción del rendimiento por razones vinculadas a su salud o vida personal (Vara-Horna, 2013, 2015). En este sentido, considerando el planteamiento de Del Libano (2011, citado por Vara-Horna, 2013) sobre el presentismo laboral, el concepto de presentismo académico también debe integrar la idea de un/a estudiante presente físicamente pero ausente en su desempeño; que aprende lentamente, estudia con menor eficiencia, comete mayores errores, muestra elevados índices de distractibilidad y agotamiento y tiene más incidentes críticos con sus colegas de clase y con profesores/as (Vara-Horna et al, 2015).

3 5 . M A R C O C O N C E P T UA L

Ausentismo. El ausentismo constituye un fenómeno complejo, multifactorial que se define como una acción voluntaria o involuntaria de ausentarse del medio físico del aula, clase o sesión de aprendizaje; y está determinada por factores académicos y extra-académicos (Moral, Navarro & García, 2010). Por lo expresado, se identifica como estudiante ausente a aquellas/os jóvenes que habiéndose matriculado no asisten con regularidad a las actividades académicas y sesiones de aprendizaje. Esta ausencia representa una ineficiencia en la educación superior y genera costos para el/la estudiante, su familia y la universidad (Triadó, Aparicio, Guardia & Jaría, 2009). Estudios previos realizados a las empresas, encuentran que la VcM puede aumentar significativamente la tasa de ausentismo en las agredidas y los agresores (Vara-Horna et al, 2015), por la incapacidad física o emocional que genera, por razones de salud, disposición de recursos o por otras razones. El ausentismo puede ser total (un día completo de clases) o parcial (inasistencia a algunos cursos del día o tardanzas). Es posible que exista una fuerte correlación entre el ausentismo y los cursos desaprobados, ya que la norma general en el Perú, indica que más del 30% de faltas generan una reprobación automática al curso.

Productividad académica. El concepto productividad se encuentra asociado a la reducción de los costos de producción (gestión de insumos: matera prima, capital, trabajo, tiempo y otros recursos) y los resultados alcanzados. Si bien en los negocios la productividad está asociada a conceptos como calidad, eficiencia, efectividad y costos; su extrapolación al ámbito académico se centra en el análisis de las exigencias establecidas por las universidades (número de créditos aprobados) y los recursos que el estudiantado necesita para cumplirlas (horas de asistencia a clase, dedicación académica en horas de estudio, etc.). De lo dicho, los logros o el cumplimiento de las exigencias no se estimarán a partir de los resultados académicos vinculados a las calificaciones o promedios de notas, sino a través de indicadores como el tiempo dedicado al estudio o esfuerzo realizado, créditos aprobados, ciclos repetidos, años de estudio invertidos y días de clase perdidos por ausentismo y presentismo.

3 6 . M A R C O C O N C E P T UA L

Las definiciones operaciones de cada una de las variables incluidas en el modelo, están disponibles en la sección 3.3 (Instrumentos).  

3

MÉTODO

3.1. Diseño En la presente investigación se utiliza un diseño descriptivo basado en encuestas a una muestra representativa de estudiantes universitarios/as en 22 regiones del Perú. Para determinar el impacto de la violencia contra las mujeres en la productividad académica, se usan ecuaciones estructurales de varianza y escenarios contrafactuales.

3.2. Muestra En el Perú, al año 2015, existen 142 universidades, 51 públicas y 91 privadas dónde aproximadamente estudian un millón cien mil universitarias/os, con una tendencia creciente promedio anual de 1.2% (Banco Central de Reserva del Perú - BCRP, 2014; Ministerio de Educación-MINEDU, 2015). El último Censo Nacional Universitario (2010), incluye a estudiantes de pregrado, postgrado, docentes y colaboradores/as administrativos/as y de servicios, encuestando a 782,970 estudiantes de pregrado, sobre la base de 100 universidades. En las universidades públicas se censaron 174,093 hombres y 135,082 mujeres; mientras que en las universidades privadas censaron a 226,052 hombres y 247,743 mujeres.

Tabla 1 Tipo de universidad Públicas Privadas Total

Universidades 35 65 100

Fuente: II CENAUN 2010 – INEI.

Estudiantes Pre grado

Post grado

309 175 473 795 782 970

24 591 31 767 56 358

Docentes

Personal Administrativo y de Servicios

21 434 37 651 59 085

19 961 19 056 39 017

3 7 . MÉ TODO

Población universitaria y censal, según tipo de universidad

La presente investigación se enfocó solamente en las Facultades de Ciencias Empresariales e Ingenierías, por dos razones. La primera es que ambas facultades tienen carreras que no integran el enfoque de género en su currículo. La segunda se debe al rol que las/os egresadas/os desempeñarán en la gestión de empresas. Si las/os estudiantes construyen relaciones inequitativas y violentas, se vería afectado su rol como agente de cambio y promotor de empresas libres de violencia contra las mujeres en relaciones de pareja (VcM). Así, de las 142 universidades, el 73.2% tiene facultades y escuelas de Ciencias Empresariales e Ingenierías, el 10.6% no tienen facultad de Ingeniería, el 11.3% no tienen facultad de ciencias empresariales y el 4.9% no cuentan con ninguna de las facultades. En la presente investigación han participado 34 universidades, de las cuales 32 tienen ambas facultades, una universidad tiene solo la de ciencias empresariales y una universidad tiene solo la de ingenierías (Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDU, 2015).

Tabla 2 Población de universidades que cuentan con facultades de ciencias empresariales e ingenierías, ambas o ninguna, según tipo de universidad Tipo

Universidades

de universidad Población

Ciencias Empresariales

Ingenierías

Ambas

Ninguna

Públicas

51

3

9

38

1

Privadas

91

12

7

66

6

142

15

16

104

7

Públicas

22

1

1

20

0

Privadas

12

0

0

12

0

Total

34

1

1

32

0

Total Muestra

Facultades

Fuente: SUNEDU (2015).

3 8 . MÉ TODO

Para el cálculo del tamaño muestral, se utilizó la fórmula para muestras finitas cuantitativas, teniendo en cuenta un margen de error del 3%, nivel de confianza del 95%, tasa de no respuesta de 2% y probabilidad de ocurrencia del 0.5. El tamaño mínimo muestral estimado fue de 3,347 encuestadas/os, asignando luego una distribución estratificada proporcional en ocho zonas: Costa – norte, costa – centro, costa – sur, sierra – norte, sierra – centro, sierra – sur, selva norte y selva – sur (SENAMHI, 2015). Gracias a la colaboración descentralizada de investigadores/as, se logró obtener una muestra mucho mayor, reduciendo el margen de error a 1.28%, aumentando el nivel de confianza del 98%, y manteniendo la tasa de no respuesta de 2% y la probabilidad de ocurrencia del 0.5.

Tabla 3 Población, muestra y encuestas válidas en ciencias empresariales e ingenierías, según zonas Zonas

Población de estudiantes de CCEE e Ingenierías N

%

Muestra inicial estimadaa

Muestra final obtenidab

Sexo Hombres

Mujeres

Costa – norte

27 385

8.7

291

1 545

799

746

Sierra – norte

4 758

1.5

51

254

1 433

1 284

Selva – norte

7 167

2.3

76

508

239

255

Costa – centro

194 577

61.7

2 065

2 717

119

135

Sierra – centro

29 058

9.2

308

429

335

289

Costa – sur

10 023

3.2

106

494

874

1 003

Sierra – sur

41 580

13.2

441

2 072

255

253

Selva – sur

794

0.3

8

244

128

116

314 548

100%

3 347

8 263

4 182

4 081

Total

Notas: a Distribución muestral proporcional. b Margen de error (1.28%), nivel de confianza (98%), probabilidad (0.5). Regiones incluidos: Ancash, Ayacucho, Apurímac, Cajamarca, Callao, Cerro de Pasco, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lambayeque, Lima, Loreto, Madre de Dios, Moquegua, Piura, Puno, San Martín, Tacna y Tumbes. Fuente: II CENAUN 2010 y 8,263 encuestas a estudiantes universitarios/as. Elaboración propia.

3 9 . MÉ TODO

Para ajustar la muestra obtenida con la población real de estudiantes, se calculó el factor de expansión basado en las probabilidades de selección de los elementos en la muestra, en este caso por número de regiones, de universidades y de estudiantes (CASEN, 2011; INEI, 2014). El factor de expansión se basa en el inverso de la probabilidad de inclusión al seleccionar la unidad última de muestreo. Para el estudio se estimó el factor de expansión por zonas (ver Tabla 4); considerando una división de las 25 regiones en tres zonas (norte, centro y sur) y tres áreas ecológicas (costa, sierra y selva) (SENAMHI, 2015).

Debido a que los objetivos de la presente investigación se centran en universitarias/os con pareja, la muestra consideró a estudiantes de ambos sexos, que tienen o tuvieron una relación de pareja, con rango de edades de 18 a 25 años; de las Facultades de Ciencias Empresariales (Escuelas de Administración, Negocios Internacionales, Economía y Contabilidad) e Ingenierías de 34 universidades (22 universidades públicas y 12 universidades privadas). Considerando los parámetros anteriormente mencionados se seleccionó a 6,964 estudiantes (3,508 mujeres y 3,456 hombres, representando el 84.7% del total), excluyendo al resto de participantes.

Tabla 4 Factor de expansión total, según zonas y áreas ecológicas

4 0 . MÉ TODO

Zonas

Probabilidad de Inclusión Total

Factor de Expansión Total

Costa – norte

0.000077

13 056.93

Costa – centro

0.000007

139 881.16

Costa – sur

0.000129

7 705.96

Sierra – norte

0.000359

2 782.10

Sierra – central

0.000033

29 805.17

Sierra – sur

0.000609

1 641.95

Selva – norte

0.000445

2 247.82

Selva – sur

0.000753

1 326.62

Nota: Etapa 1: Se seleccionó a las regiones según la zona. Se hizo lo mismo con las regiones de las 3 áreas ecológicas. Primero se calculó la probabilidad de inclusión, mediante la siguiente fórmula: f_I(i) =n_(I(i))/N_(I(i)),para i=1,2,3 Dónde: n_(I(i)): Cantidad de regiones tomados en el estudio por zona o área ecológica; N_(I(i)):Cantidad de regiones en la zona o área ecológica. Etapa 2: Se seleccionó las universidades dentro de cada región. Se calculó la probabilidad de inclusión, mediante la siguiente fórmula: f_II(j) =n_(II(j))/N_(II(j)) ,para j=1,2,…,n_(I(j)) Dónde: n_(II(j)): Cantidad de universidades en la región j, según el estudio; N_(II(j)): Cantidad total de universidades por región. Etapa 3: Selección de estudiantes dentro de universidades por región. Se calculó la probabilidad de inclusión, mediante la siguiente fórmula : f_III(k) =n_(III(k))/N_(III(k)) ,para j=1,2,…,n_(II(j)) Dónde: n_(III(k)): Cantidad de estudiantes dentro de universidades k, según el estudio; N_(III(k)):Cantidad total de estudiantes de universidades por región. La probabilidad de inclusión total se calculó con la siguiente fórmula: Probabilidad de inclusión=(f_I(i) *f_II(j) *f_III(k)) El factor de expansión es la inversa de la probabilidad de inclusión: Factor de expansión= 1/(Probabilidad de inclusión) Para determinar el Factor de Expansión Total, según área ecológica se multiplicó el Factor de expansión de zonas por regiones. Fuente: II CENAUN 2010. Elaboración propia.

Tabla 5 Muestra de universidades y estudiantes encuestadas/os, según zonas Zonas

Cantidad de universidades (Población y muestra)

Estudiantes que tienen o tuvieron relación de pareja

Estudiantes (Población) %

n

27 385

8.7

1 411

20.8

25

194 577

61.9

2 290

33.7

3

9.4

10 023

3.2

405

6

2.4

1

3.1

4 758

1.5

230

3.4

10

12.0

3

9.4

31 334

10

459

6.8

Sierra - sur

11

13.3

10

31.2

39 304

12.5

1 570

23.1

Selva - norte

5

6.0

2

6.3

7 167

2.3

425

6.3

Selva - sur

1

1.2

1

2.9

1 393

4.4

174

2.5

83

100

34

100

314 548

100

6 964

100

N

%

n

%

Costa - norte

10

12.0

6

15.6

Costa - centro

40

48.3

8

Costa - sur

4

4.8

Sierra - norte

2

Sierra - centro

Total

n

%

Nota: Regiones incluidos: Ancash, Ayacucho, Apurímac, Cajamarca, Callao, Cerro de Pasco, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lambayeque, Lima, Loreto, Madre de Dios, Moquegua, Piura, Puno, San Martín, Tacna y Tumbes. Fuente: II CENAUN 2010. Elaboración propia.

4 1 . MÉ TODO

Así, en el presente informe se analiza los datos de una muestra de 3,508 mujeres con una edad promedio de 20.5 años (D.E.=1.8) y 3,456 hombres con una edad promedio de 20.7 años (D.E.=1.9). En la siguiente tabla se presenta las características demográficas y perfil académico según sexo.

Tabla 6

4 2 . MÉ TODO

Características demográficas y perfil académico de la muestra (solo quienes tienen o han tenido pareja) Mujeres (n=3 508) Edad Promedio = 20.49 años (D.Ea =1.814) Rango: 18 – 25 años Año de ingreso a la universidad Promedio = 2012 (D.E =1.614) Rango: 2001 – 2015 Área de conocimiento Ciencias Empresariales = 80.6% Ingenierías = 19.4% Ciclo de universidad Promedio= 5.52 ciclos (D.E =2.685) Rango: 1 – 10 ciclo Cursos desaprobados Repitentes al menos un curso = 52.7% Promedio cursos repetidos = 2.6 (D.E =1.952) Rango = 1 – 20 cursos Ciclos repetidos Repitentes al menos un ciclo = 17.5% Promedio ciclos repetidos = 1.7 ciclos (D.E =0.9) Ocupación Solo estudia = 64 % Estudia y trabaja (cuenta propia) = 20.8% Estudia y trabaja (empleada) = 15.2% Tiene hijas/os Sí = 6.1% No = 93.9% Tiene pareja actualmente Sí=56.6% No=43.4% Años de relación con la pareja Menos de 1 año=36.9% Menos de 2 años=27.8% Entre 3 y 5 años=27.8% Más de 5 años=7.5% Tipo de relación Enamorados/as = 79.7% Novios/as = 11.8% Casados/as o convivientes = 6.8% Separados/as o divorciados/as = 0.3% Otros = 1.4% Tuvo una relación de pareja Sí = 89.6% No = 10.4%

Hombres (n=3 456) Edad Promedio = 20.73 años (D.E =1.906) Rango: 18 - 25 años Año de ingreso a la universidad Promedio = 2012 (D.E =1.736) Rango: 2000 - 2015 Área de conocimiento Ciencias Empresariales = 77 % Ingenierías = 23 % Ciclo de universidad Promedio= 5.25 ciclos (D.E =2.753) Rango: 1 – 12 ciclo Cursos desaprobados Repitentes al menos un curso = 56.7% Promedio cursos repetidos = 3.1 (D.E =2.342) Rango = 1 – 20 cursos Ciclos repetidos Repitentes al menos un ciclo = 22.96% Promedio ciclos repetidos = 1.7 ciclos (D.E =1.7) Ocupación Solo estudia = 52.3% Estudia y trabaja (cuenta propia) = 31.2% Estudia y trabaja (empleado) = 16.5% Tiene hijas/os Sí = 6.1% No = 93.9% Tiene pareja actualmente Sí=50.3% No=49.7% Años de relación con la pareja Menos de 1 año=45.8% Menos de 2 años=27.4% Entre 3 y 5 años=21.1% Más de 5 años=5.7% Tipo de relación Enamorados/as = 78.2% Novios/as = 12.9% Casados/as o convivientes = 4.5% Separados/as o divorciados/as = 0.8% Otros = 3.5% Tuvo una relación de pareja Sí = 90.5% No = 9.5%

Nota: a D.E= Desviación estándar. Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

3.3. Instrumentos Se diseñó un cuestionario estructurado bajo el formato de autoreporte, dirigido a estudiantes de las universidades públicas y privadas del Perú. El cuestionario contiene preguntas para recabar información demográfica y académica, así como preguntas para estimar el ausentismo, el presentismo y la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja. Así, el instrumento constó de 44 ítems en total, donde 14 ítems describen las características demográficas y el perfil académico, 6 ítems miden el ausentismo, 9 ítems miden el presentismo, 1 ítem mide la evolución de productividad académica y 14 ítems miden la violencia contra las mujeres en relaciones de pareja. Información demográfica y académica: Indaga por la edad, el número de hijas/os, si tiene pareja, tipo de relación (enamoradas/os, novias/os, casadas/os o convivientes, separadas/os o divorciadas/os, otros) y años de relación de pareja y con la última expareja. También indaga por la información académica y laboral, incluyendo el año de ingreso a la universidad, ciclo actual, número de cursos desaprobados, ciclos repetidos, ocupación laboral (si solo estudia, si estudia y trabaja como independiente, si estudia y trabaja como dependiente). Ausentismo: Se refiere a la cantidad de días que las/os estudiantes no asistieron a clases en el último mes, por diversas razones. Los ítems se basan en la escala de ausentismo usada en los estudios realizados por Vara (2013, 2015, 2015b) sobre los costos empresariales de la VcM en empresas medianas y grandes, y en microempresas formales. La escala se divide en tres sub escalas: ausentismo por salud, ausentismo por otras razones y tardanza. Las sub escalas de ausentismo por salud y por otras razones, tienen peso 1, mientras que a la sub escala tardanza tiene peso 0.15 (se asume una hora de tardanza por cada episodio). Cada ítem tiene alternativas de respuestas ordinales, pero con valores intervalares de interpretación: nunca (0); 1 día (1); 2 días (2); De 3 a 5 días (4); De 6 a 10 días (8); Más de 10 días (15). Para calcular el ausentismo mensual (en días) se suman los datos y, luego, para calcular el ausentismo anual se multiplica por ocho (cantidad de meses del año académico en el Perú).

Tabla 7 Ítems y algoritmos de la escala de ausentismo Ítems: Días que faltó a la universidad en el último mes…

Ausentismo por salud

A1 A2 A3

Por estar enfermo/a o indispuesta/o. Para atender su salud física o mental. Para atender la salud o cuidado de otros/as familiares o personas cercanas.

1 1 1

Ausentismo por A4 otras razones A5

Para atender temas personales, legales o financieras. Por otras razones.

1

Tardanza

No ha faltado, pero ha llegado tarde o se ha retrasado. 0.15

A6

1

Algoritmos Ausentismo mensual (días) = ∑ (A1, A2, A3, A4, A5, A6*0.15) Ausentismo anual (días) = Ausentismo mensual * 8

Nota: Hora académica: 50 minutos. Horas académicas por día: 6 horas. Días por semana: 5 días. Fuente: Cuestionario a estudiantes universitarios/as que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

4 3 . MÉ TODO

Peso

Sub escalas

Presentismo. Se refiere al desempeño académico disminuido durante el último mes. La escala de presentismo tiene cuatro dimensiones que representan cuatro etapas de efectos consecutivos y secuenciales: la primera etapa es cuando el presentismo se refleja en la distracción y agotamiento; en la segunda etapa el presentismo se refleja en la disminución percibida del rendimiento académico, en la tercera etapa el presentismo se refleja en el deterioro de la cohesión social con colegas y profesores/as y, en la cuarta etapa, el presentismo se refleja en la intención de deserción. Los cuatro primeros ítems (distracción y agotamiento) se basaron en los ítems de distracción laboral de Stewart, Ricci, Chee, Hann & Morganstein (2003) y del Work Limitations Questionnaire – WQL de Lerner et al (2001) y adaptadas al español por Vara (2015a, 2015b) y usados en contextos laborales. Las otras dimensiones son subescalas nuevas, diseñadas para la presente investigación. En las cuatro dimensiones, cada ítem tiene alternativas de respuestas ordinales con valores de interpretación de intervalos: nunca (0), 1 día (1), entre 2 y 5 días (4), entre 6 y 10 días (8), casi todos los días (15). Para calcular el presentismo por distracción y agotamiento mensual (en días) se suman los datos ya ponderados (pesos), y se multiplican por ocho (cantidad de meses del año académico) para estimar el presentismo anual (en días). Para calcular el presentismo por incidentes de productividad mensual (número de incidentes) se suman los datos ya ponderados (pesos), luego, para calcular el año académico se multiplica por ocho (cantidad de meses del año académico).

Tabla 8 Ítems y algoritmos de la escala de presentismo Etapas Etapa 1: Agotamiento Distracción

Ítems (En las últimas cuatro semanas…) Ha tenido dificultades para concentrarse o ha estado distraído/a en clases o mientras estudiaba. Tuvo preocupaciones personales ajenas al estudio.

0.25

Ha estudiado más lento de lo usual. Estuvo cansado/a, agotado/a, o exhausto/a mientras estaba en clases o estudiaba.

0.25

Etapa 2: Cometió errores en sus exámenes o presentación de trabaDisminución de jos porque estaba preocupado/a o algo le afectaba. productividad Ha tenido un rendimiento académico muy por debajo de sus capacidades.

4 4 . MÉ TODO

Etapa 3: Deterioro de Cohesión Social Etapa 4: intención de deserción

Peso

Algoritmos

Presentismo: Distracción mensual (días) = ∑ (P1*0.25, 0.25 P4*0.25)

0.25

Presentismo: Agotamiento mensual (días) = ∑ (P2*0.25, P3*0.25)

1 1

Recibido regaños o amonestaciones de sus profesoras/es por su desempeño. Ha tenido dificultades o discusiones con sus compañeros/ as por no cumplir con los trabajos asignados.

1

Ha tenido deseos de abandonar sus estudios.

1

Incidentes de productividad mensual (incidentes) = ∑ (P5, P6, P7, P8)

1

Fuente: Cuestionario a estudiantes universitarios/as que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

Evolución percibida del rendimiento académico. Con este ítem se pregunta cómo califica su rendimiento académico actual comparado con el semestre anterior. Tiene 7 alternativas de respuesta “Ha empeorado completamente”, “Ha empeorado mucho”, “Ha empeorado algo”, “Se mantiene igual”, “Ha mejorado algo”, “Ha mejorado mucho” y “Ha mejorado completamente”. Violencia contra las mujeres en relaciones de pareja. Escala aditiva de violencia psicológica, económica, física, sexual ejercida por la pareja o expareja y daños. Cada ítem está ponderado según el nivel de intensidad del ataque; y tiene alternativas de respuestas ordinales con valores de interpretación de intervalos: nunca (0), pasó antes, ahora no (0), una o dos veces (4), entre 3 a 5 veces (4), entre 6 y 10 veces (8), entre 11 a 20 veces (15), Más de 20 veces (25). Está escala ha sido diseñada y utilizada por Vara (2013, 2015a, 2015b), para estimar el nivel de VcM en mujeres que trabajan en grandes y medianas empresas y en microempresas. A diferencia de la escala original, se ha incorporado un ítem de violencia psicológica (humillación) para ampliar el alcance del instrumento. Se ha incluido un formato bidireccional (violencia ejercida y violencia recibida) para estimular la sinceridad en las respuestas, principalmente en el caso de los hombres, quienes tienden a negar la violencia cuando solo se les pregunta como agresores. Sin embargo, debido a que estos datos se basan en la teoría de género y en la definición de la VcM presentada en el marco conceptual, los reportes de las mujeres son asumidos como violencia contra las mujeres (agredidas) y los reportes de los hombres como agresiones hacía las mujeres (agresores).

4 5 . MÉ TODO

Con la escala se puede determinar la violencia ocurrida en el último año (prevalencia año) y anterior al último año (cese de violencia). La combinación de ambas es la prevalencia vida. Solo en el caso de la prevalencia año, se calcula la intensidad de los ataques, es decir la cantidad de ataques promedio (que son indicadores de gravedad) que han experimentado en los últimos doce meses.

Tabla 9 Ítems y algoritmos sobre violencia contra las mujeres en relaciones de pareja de estudiantes Peso

Algoritmos

Lo/a ha humillado, dicho cosas que le han hecho sentirse menos o sentirse mal. Usted ha humillado a su pareja actual o expareja, dicho cosas que le han hecho sentirse menos o sentirse mal. Lo/a ha amenazado, insultado o atacado verbalmente. Usted ha amenazado, insultado o atacado verbalmente a su pareja actual o expareja.

1

VcM Prevalencia vida = ∑ (VCM1, VCM2, VCM3, VCM4, VCM5, VCM6, VCM7, VCM8, VCM9, VCM10, VCM11, VCM12, VCM13, VCM14), previamente recodificado “nunca” a cero.

Se ha apoderado/le ha quitado a usted sus ingresos o sueldo Usted se ha apoderado/le ha quitado sus ingresos o sueldo a su pareja actual o expareja.

2

Lo/a ha golpeado, cacheteado, pateado, mordido, o sujetado fuertemente del brazo. Usted ha golpeado, cacheteado, pateado, mordido, o sujetado fuertemente del brazo a su pareja actual o expareja.

2

Lo/a ha atacado con objetos, palos, armas punzo cortantes o armas de fuego. Usted ha atacado con objetos, palos, armas punzo cortantes o armas de fuego a su pareja actual o expareja.

3

Lo/a ha obligado a tener relaciones sexuales sin su consentimiento. Usted ha obligado a tener relaciones sexuales sin su consentimiento a su pareja actual o expareja.

2

Le ha causado daños físicos (moretones graves, esguinces, fracturas, lesiones, cortes). Usted le ha causado daños físicos (moretones graves, esguinces, fracturas, lesiones, cortes) a su pareja o expareja.

3

Sub escalas

Ítems (su pareja actual o expareja…)

Violencia psicológica

Violencia económica

Violencia física leve

Violencia física grave

Violencia sexual

Daño

1 1 1

2

2

3

2

VcM Prevalencia año = ∑ (VCM1, VCM2, VCM3, VCM4, VCM5, VCM6, VCM7, VCM8, VCM9, VCM10, VCM11, VCM12, VCM13, VCM14), previamente recodificado “nunca” y “paso antes, ahora no” a cero. VcM intensidad (veces) = ∑ (VCM1, VCM, VCM3*2, VCM4*2, VCM5, VCM6, VCM7*2, VCM8*2, VCM9*3, VCM10*3, VCM11*2, VCM12*2, VCM13*3, VCM14*3), previamente recodificado “nunca” y “paso antes, ahora no” a cero.

3

Fuente: Cuestionario a estudiantes universitarios/as que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

4 6 . MÉ TODO

3.3.1. Fiabilidad y validez Los antecedentes revisados suelen calcular la fiabilidad y validez de sus escalas de violencia utilizando la Teoría Clásica de los Tests (TCT), a través de la consistencia interna y la estructura factorial de los constructos (Ej. Zorrilla, 2010; Ling, 2010; Blásquez, 2012; Saldivia & Vizcarra, 2012; Cortés, 2013; Liles, 2013; Jordan, 2014; Pazos et al., 2014; Rodríguez, 2015; Ureña, 2015). En la presente investigación se ha seguido el mismo método, sin embargo, consideramos que la TCT tiene limitaciones propias que deben ser superadas, por eso se usa también la Teoría de las Ecuaciones Estructurales de Varianza.

Fiabilidad TCT. Para determinar la consistencia interna de cada escala, se usó el coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach que indica el grado de consistencia interna entre los ítems cuando este tiene valores superiores a 0.706. Tanto las escalas de presentismo (Alfa=0.832), y VcM (Alfa = 0.854) tienen valores Alfa superiores al mínimo esperado; sin embargo, la escala de ausentismo tiene un valor Alfa de Cronbach limítrofe, lo cual no es un problema porque esta escala contiene ítems mutuamente excluyentes, ya que las razones para faltar a la universidad son diferentes y una elección puede excluir a la otra.

Tabla 10 Fiabilidad de escalas: Análisis de consistencia interna. Numero de ítems

Alfa de Cronbach

Rango de relaciones ítem - escala (Corrección con atenuación)

Ausentismo

5

0.685

0.333 – 0.512

Presentismo

8

0.825

0.368 – 0.638

Violencia contra las mujeres (VcM)

14

0.854

0.385 – 0.672

Escalas

Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

Validez usando TCT. Se analizó –en dos fases- la validez del constructo por medio del Análisis Factorial de Ejes Principales con rotación Promax. En una primera fase, los 27 ítems en estudio (5 ítems de la escala de ausentismo, 8 ítems de la escala de presentismo y 14 ítems de la escala de VcM), proporcionaron una solución factorial de 4 ejes, con una varianza total explicada de 42.9% de los datos originales, muy por debajo del 50% mínimo esperado.

En una segunda fase, el análisis factorial se realizó solo con los ítems que cumplían los requisitos para ser validados, y por separado. Así, todos los ítems de la escala de ausentismo, fueron excluidos por no cumplir los requisitos mínimos requeridos. La escala de presentismo obtuvo solución unifactorial con una varianza total explicada de 58.63%, pero solo con dos ítems referidos a la distracción y agotamiento, con pesos factoriales de 0.766 y comunalidades de 0.586. Por otro lado, la escala de VcM obtuvo una varianza total explicada de 54.74%, dividida en dos factores y 8 ítems. El primer factor se asoció con las subescalas de violencia física grave (pesos factoriales 0.738 y

4 7 . MÉ TODO

Los ítems de la escala de VcM saturaron en el primer factor (sub escalas de violencia física grave y daños físicos) y en el tercer factor (sub escala de violencia psicológica); sin embargo, no todos los ítems cumplieron los supuestos para ser validados ya que los pesos factoriales no superaron el 0.706, ni las comunalidades el 50%. En el segundo factor saturaron los ítems de la escala de presentismo, obteniendo pesos factoriales entre 0.413 y 0.726. seis de ocho ítems no cumplían con los supuestos establecidos para ser validados, pues sus pesos factoriales fueron menores a 0.706 y las comunalidades menores a 50%). Los ítems de la escala de ausentismo saturaron el cuarto factor, con pesos factoriales entre 0.519 y 0.662, muy por debajo del mínimo esperado y con las comunalidades inferiores al 50%.

0.738) y daños físicos (pesos factoriales 0.731 y 0.773). El segundo factor se asoció con las sub escala de violencia psicológica – humillación (pesos factoriales 0.698 y 0.707) y violencia psicológica – verbal (pesos factoriales 0.723 y 0.767).

Tabla 11 Validez de constructo de los ítems de las escalas de ausentismo, presentismo y VcM mediante el análisis de Factorización de Ejes Principales con Rotación Promax Ítems

Factor

4 8 . MÉ TODO

1 Lo/a ha atacado con objetos, palos, armas punzo cortantes o armas de fuego. Usted ha atacado con objetos, palos, armas punzo cortantes o armas de fuego a su pareja actual o expareja. Le ha causado daños físicos (moretones graves, esguinces, fracturas, lesiones, cortes). Usted le ha causado daños físicos (moretones graves, esguinces, fracturas, lesiones, cortes) a su pareja o expareja. Lo/a ha obligado a tener relaciones sexuales sin su consentimiento. Se ha apoderado/le ha quitado a usted sus ingresos o sueldo Usted se ha apoderado/le ha quitado sus ingresos o sueldo a su pareja actual o expareja. Usted ha obligado a tener relaciones sexuales sin su consentimiento a su pareja actual o expareja. Dificultades para concentrarse o ha estado distraído/a. Ha estudiado más lento de lo usual. Agotamiento mientras estaba en clases o estudiaba. Errores en sus exámenes o presentación de trabajos. Rendimiento académico disminuido. Preocupaciones personales ajenas al estudio. Regaños o amonestaciones de sus profesoras/es. Discusiones con sus compañeras/os . Lo/a ha amenazado, insultado o atacado verbalmente. Usted ha amenazado, insultado o atacado verbalmente a su pareja actual o ex pareja. Lo/a ha humillado, dicho cosas que le han hecho sentirse menos o sentirse mal. Usted ha humillado a su pareja actual o expareja, dicho cosas que le han hecho sentirse menos o sentirse mal. Lo/a ha golpeado, cacheteado, pateado, mordido, o sujetado fuertemente del brazo. Usted ha golpeado, cacheteado, pateado, mordido, o sujetado fuertemente del brazo a su pareja actual o expareja. Para atender su salud física o mental. Por estar enfermo/a o indispuesto/a. Para atender la salud o cuidado de otros/as familiares. Para atender temas personales, legales o financieros. Por otras razones. Varianza explicada (%)

Comunalidades 2

3

4

.730

546

.726

.530

.725

.472

.539

.714

.401

.513

.563 .542 .524

.327 .297 .287

.502

.252 .534 .507 .444 .428 .419 .423 .236 .183 .619 .516 .509

.726 .707 .661 .647 .646 .642 .413 .783 .712

.479 .446

.704 .469 .672 .455 .550

.622

.526

.570

.396

.662 .609 .591 .519 20.5

10.8

5.1

4.26

.439 .374 .351 .271 .166

Notas: Método de extracción: Análisis de Factorización con ejes principales con rotación Promax con normalización Kaiser. Solución1: Determinante de la matriz = 0.000077; KMO = 0.860; X2 Bartlett = 58659.144; gl = 351; p < 0.001. Solución 2 – Escala de Presentismo: Determinante de la matriz = 0.655; KMO = 0.500; X2 Bartlett = 2833.404; gl = 1; p < 0.001. Solución 2 – Escala de VcM: Determinante de la matriz = 0.057; KMO = 0.740; X2 Bartlett = 19064.564; gl = 21; p < 0.001. Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

Limitaciones de validación con la TCT. Si se utilizan los criterios clásicos de la TCT para determinar validez, las únicas escalas válidas serían las de violencia física y psicológica (tal como se muestra en la Tabla 11; sin embargo, esta reducción de información es injustificada, pues elimina casi el 50% de los ítems, de aspectos importantes como la violencia económica y sexual. El Análisis Factorial es idóneo para analizar constructos estructurales, sin embargo no puede analizar constructos multidimensionales secuenciales. La VcM es una variable compuesta y secuencial, cuyas dimensiones o tipos de violencia están relacionadas según algunas propiedades como la ciclicidad e intensidad creciente (Vara, 2015b). En efecto, si se analiza la estructura factorial de la VcM, se observa (indirectamente) la intensidad creciente de la variable (ver Figura 1), propiedad que el análisis factorial no puede detectar. Figura 1: Estructura factorial de los ítems de la escala de VcM, donde se muestra la intensidad creciente. 1,0 P58

P57

P61 P62 P63

0,5

P64 P59 P69 P60 P70 0,0

P67

P68 P65 P66

-0,5

-1,0 -0,5

-0,0

-0,5

-1,0

Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia. Método de extracción: Análisis de Factorización con ejes principales con rotación Promax con normalización Kaiser.

4 9 . MÉ TODO

-1,0

Validación con SEM-PLS. Mediante el uso de Ecuaciones Estructurales de Varianza con Mínimos Cuadrados Parciales (SEM-PLS) se analizó la validez de constructo y discriminante, así como la consistencia interna mediante la fiabilidad compuesta 1. Se utiliza el paquete estadístico SmartPLS (Ringle, Wende & Becker, 2015) para calcular la estructura factorial de los indicadores, utilizando Mínimos Cuadrados Parciales. SEM-PLS tiene como objetivo la predicción de las variables latentes mediante la estimación de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) y el Análisis de Componentes Principales (ACP). La ventaja principal del PLS es la mayor fortaleza de los cálculos ante muestras más pequeñas y en el incumplimiento de supuestos estadísticos de las variables (distribución no normal, diferentes niveles de medida, multicolinealidad, entre otros). Con la técnica de ecuaciones estructurales PLS se pueden evaluar al mismo tiempo dos procedimientos: el modelo de medida y el modelo estructural. Para el caso de la validez, se usa el modelo de medida, el cual implica el análisis de fiabilidad de cada indicador, la consistencia interna de cada dimensión, el análisis de la varianza extraída media y la validez discriminante. En un modelo PLS, la fiabilidad individual de los indicadores es valorada examinando las cargas entre cada indicador y su dimensión, aceptando como fiable aquellas cargas superiores a 0.706, aunque algunos/as autores/as sugieren no ser tan rígido en etapas iniciales de desarrollo de instrumentos. Otra medida usada para evaluar el ajuste del modelo es la varianza extraída media que proporciona la cantidad de varianza que un constructo (dimensión) obtiene de sus indicadores con relación a la varianza del error. Un buen ajuste exige valores superiores al 50%. Validez de constructo de la VcM usando SEM-PLS. Utilizando las Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales (SEM-PLS) se puede probar la propiedad de intensidad creciente de la violencia contra las mujeres. Este método resulta conveniente por cuanto a) la violencia es una variable que no se comporta bajo una distribución normal, sino asimétrica negativa; b) las subescalas o dimensiones no tienen el mismo peso estructural, sino que tienen una intensidad diferenciada; c) estas subescalas son independientes entre sí, pero mantienen una relación causal bajo el principio de intensidad creciente. Así, en la Tabla 12 se observa, que todos los pesos factoriales de las dimensiones de la VcM son superiores al mínimo esperado (0.706), con varianza extraída promedio por escala entre el 66.5 y el 82%, y con altos niveles de fiabilidad compuesta (entre .846 y .901).

5 0 . MÉ TODO

Estos valores confirman la consistencia interna y la validez de constructo de cada una de las subescalas de la VcM y demuestran que la eliminación de ítems de la violencia económica y sexual no está justificada.

1 El análisis de fiabilidad compuesta (desarrollada por Werts, Linn & Jorsekog), es una medida más precisa de consistencia interna y se aplica en indicadores reflectivos. A diferencia del Alfa de Cronbach esta técnica no asume la equivalencia entre las medidas y no es sensible al número de ítems. Un nivel aceptable de Fiabilidad Compuesta debe ser superior a 0.7, si bien 0.8 es un indicador óptimo (Levy & Varela, 2006).

Tabla 12 Validez de constructo de los ítems de las escalas de VcM mediante Ecuaciones Estructurales de Varianza usando Mínimos Cuadrados Parciales Ítems

Peso factorial

Ataque con objetos y armas (recibido). Ataque con objetos y armas (ejercido). Daños físicos (recibidos). Daños físicos (provocados). Ha sido obligada/o a tener relaciones sexuales sin su consentimiento. Ha obligado a tener relaciones sexuales sin consentimiento. Le ha quitado sus ingresos o sueldo. Ha quitado sus ingresos o sueldo. He sido amenazada/o, insultada/o atacada/o verbalmente. Ha amenazado, insultado o atacado verbalmente. Ha sido humillada/o. Ha humillado. Ataque físico leve (recibido). Ataque físico leve (ejercido).

.807 .813 .831 .810 .842 .881 .853 .860 .913 .898 .893 .884 .881 .867

Fiabilidad compuesta

Varianza extraída

.888

.665

.852

.743

.846

.734

.901

.820

.883

.790

.866

.764

Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

5 1 . MÉ TODO

Prueba de la intensidad creciente de la VcM. Para probar la relación causal entre las subescalas de la VcM, se analizan los coeficientes de ruta entre las subescalas de acuerdo a la propiedad de la intensidad creciente, donde la violencia se comporta como una escalada, aumentando la intensidad de los ataques después de cada episodio agudo. En la Figura 2 se observa la composición factorial de las dimensiones de la VcM, tanto en el modelo de medida de cada dimensión, como en el modelo estructural que las relaciona. Se observa, en efecto, una relación en escalada, donde la violencia psicológica de humillación explica el 34.7% de la violencia psicológica verbal, y esta última explica el 33.4% de la violencia física leve. En conjunto con la violencia económica, la violencia física leve explican el 42.5% de la violencia física grave, y esta última explica el 25.8% de la violencia sexual.

Figura 2: Estructura factorial y causal de la VcM usando SEM-PLS, donde se prueba la propiedad de intensidad creciente. P57

0.893 0.884

P58

VcM humillación 0.589 0.912 0.899

0.347 P63

0.879 0.869

P64

P61 P62

0.578 VcM verbal

0.334

VcM físico leve 0.358

P59 P60

P67

0.425 0.850 0.863

P68

0.836

0.128

0.886

0.365 VcM económico

0.425

0.508

VcM sexual

VcM físico grave

P65

P66

P69

0.256

P70

Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

Para demostrar la validez discriminante de este supuesto, las relaciones causales que siguen la ruta de la intensidad creciente deberían ser significativas y más fuertes que otras rutas alternativas. Tal como se observa en la Tabla 13, las relaciones esperadas según la ruta de intensidad creciente son mayores a las relaciones de las rutas alternativas.

Tabla 13 Efectos totales de coeficientes de ruta entre las dimensiones de VcM usando SEM-PLS

5 2 . MÉ TODO

Física grave

Física leve

Económica

Verbal

Físico leve

0.555*

Económico

0.365*

0.358*

Verbal

0.321

0.578*

0.207

Humillación

0.189

0.340

0.122

0.589*

0.508*

0.282

0.186

0.163

Sexual

Nota: *Según la ruta de intensidad creciente esperada teóricamente. Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

Humillación

0.096

Validez discriminante de la VcM usando SEM-PLS. En cuanto a la validez discriminante de las subescalas de violencia contra las mujeres, se utiliza el criterio de Fornell-Larcker donde el promedio de varianza extraída ha de ser mayor que las correlaciones que presentan con el resto de las subescalas. En la Tabla 14 se observa, que se cumple con ese criterio en todas las subescalas (diagonales entre paréntesis), demostrando validez discriminante, y que las diversas manifestaciones de la violencia contra la mujer no están superpuestas y requieren ser medidas para capturar la amplitud del concepto de VcM.

Tabla 14 Validez discriminante de las subescalas de VcM usando el criterio de Fornell-Larcker Física grave Física grave Física leve Económica Humillación Sexual Verbal

(0.815) 0.555 0.517 0.247 0.508 0.427

Física leve

Económica

Humillación

Sexual

Sexual

(0.856) 0.252 0.374 0.369

(0.889) 0.153 0.589

(0.861) 0.265

(0.861) 0.265

(0.874) 0.358 0.448 0.333 0.578

Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

Validez de presentismo y ausentismo usando SEM-PLS. Para el caso del presentismo y el ausentismo, la situación es semejante. En la Tabla 15 se observa, que todos los pesos factoriales de los ítems de las dos escalas son superiores al mínimo esperado (0.706), con varianza extraída promedio por subescala entre el 56.9 y el 71.2%, y con altos niveles de fiabilidad compuesta (entre 0.767 y 0.864). Estos valores confirmar la consistencia interna y la validez de constructo de cada una de las subescalas.

Tabla 15

Ítems

Peso factorial

Dificultades para concentrarse o ha estado distraído/a. Preocupaciones personales ajenas al estudio. Ha estudiado más lento de lo usual. Agotamiento mientras estaba en clases o estudiaba. Errores en sus exámenes o presentación de trabajos. Rendimiento académico disminuido. Regaños o amonestaciones de sus profesoras/es. Discusiones con sus compañeras/os. Para atender su salud física o mental. Por estar enfermo/a o indispuesto/a. Para atender la salud o cuidado de otros/as familiares. Para atender temas personales, legales o financieros. Por otras razones.

.822 .795 .774 .743 .850 .837 .832 .808 .767 .788 .705 .847 .716

Fiabilidad compuesta

Varianza extraída

.864

.615

.831

.712

.804

.673

.798

.569

.760

.615

Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

5 3 . MÉ TODO

Validez de constructo de los ítems de las escalas de presentismo y ausentismo mediante Ecuaciones Estructurales de Varianza usando Mínimos Cuadrados Parciales

Utilizando las ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales se observa que, tal como se planteó en el marco conceptual, el ausentismo tiene dos dimensiones según el motivo de falta: por salud y por otras razones, compartiendo el 25.8% de la varianza; y el presentismo tiene tres dimensiones unidas secuencialmente. La distracción y agotamiento explica el 42.3% del rendimiento disminuido, y éste último explica el 20.2% de la disminución de la cohesión social por los reclamos y discusiones con colegas y docentes (ver Figura 3). Figura 3: Estructura factorial y causal del ausentismo y presentismo usando SEM-PLS.

P20 0.819 0.795 0.770 0.750

P21 P22 P23

P24 P27

0.850 0.836

0.055

0.234

Distracción Agotamiento 0.650

258

P15 P17

0.508

0.867 0.689

Rendimiento disminuído

P26

P14

Ausentismo salud

0.423

P25

0.768 0.789 0.703

P16 P18

Ausentismo por otras razones 0.825 0.815

0.202 Reclamos Discusiones

Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

5 4 . MÉ TODO

Las relaciones causales para ausentismo y presentismo propuestas en el marco conceptual deberían ser significativas y más fuertes que otras rutas alternativas. Tal como se observa en la Tabla 16, las relaciones esperadas teóricamente son mayores a las relaciones de las rutas alternativas, demostrando validez de constructo.

Tabla 16 Efectos totales de coeficientes de ruta entre las dimensiones de presentismo y ausentismo usando SEM-PLS Ausentismo otras razones

Ausentismo salud

Distracción/ Agotamiento

Reclamos/ Discusiones

0.508*

Ausentismo salud Distracción/Agotamiento

0.119

0.234*

Reclamos/Discusiones

0.035

0.068

0.292

Rendimiento disminuido

0.077

0.152

0.650*

0.449*

Nota: *Según la ruta de establecida en la Figura 3. Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

En cuanto a la validez discriminante de las subescalas, se utiliza el criterio de Fornell-Larcker donde el Promedio de Varianza Extraída (AVE) ha de ser mayor que las correlaciones que presentan con el resto de dimensiones. En la Tabla 17 se observa que se cumple con ese criterio en todas las subescalas (diagonales entre paréntesis), demostrando validez discriminante.

Tabla 17 Validez discriminante de las subescalas de presentismo y ausentismo usando el criterio de Fornell-Larcker Ausentismo por otras razones Ausentismo por otras razones

Ausentismo por salud

Distracción/ Agotamiento

Reclamos/ Discusiones

Rendimiento disminuido

(0.783)

Ausentismo por salud

0.508

(0.754)

Distracción/Agotamiento

0.209

0.234

(0.784)

Reclamos/Discusiones

0.241

0.257

0.349

(0.820)

Rendimiento disminuido

0.226

0.245

0.650

0.449

(0.844)

Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

3.4.Procedimiento 3.4.1. Recolección de datos

Cada universidad eligió a las/os docentes y/o profesionales para realizar las encuestas. Después de una capacitación y coordinación, el procedimiento de recolección de datos siguió un protocolo validado para cumplir las exigencias éticas y mínimas para garantizar la confiabilidad y validez de la información.

5 5 . MÉ TODO

Las/os estudiantes seleccionadas/os para la investigación provienen de universidades registradas en la Superintendencia Nacional de Educación (SUNEDU). Se contactó a las universidades (públicas y privadas) de los 25 regiones invitándolas a participar en el estudio; participaron 34 universidades de 22 regiones.

56.

El acceso fue grupal, es decir, se realizó en salones de clases. Una vez seleccionado el grupo de estudiantes y el ambiente, se iniciaba con el saludo protocolar y la presentación del/la profesional responsable; posteriormente se les informaba brevemente el objetivo del estudio y la naturaleza de su participación, obteniéndose el consentimiento informado. Luego se les entregó la versión del cuestionario que le correspondía, verificando que reciban la versión y el cuestionario organizado correctamente. Durante el desarrollo del cuestionario (de aproximadamente 25 minutos) se promovió un clima de privacidad y silencio para evitar distractores, en un ambiente iluminado, cómodo, privado y exclusivo.

Al finalizar la encuesta cada estudiante entregaba el cuestionario, y se le invitaba a mantenerse en su lugar y guardar silencio hasta que todos/as finalicen. Al culminar la sesión, se agradecía la participación y se expresaba la importancia de su colaboración y reiteraba el manejo confidencial de la información. La participación fue voluntaria, sin ninguna clase de incentivos académicos, económicos o de otro tipo.

3.4.2. Análisis de datos Tabulación. Los datos fueron tabulados y analizados usando los programas estadísticos SPSS versión 22, Stata versión 14 y SmartPLS versión 3.2. Se usó una matriz tipo R, donde las variables son columnas y las filas son casos. La tabulación tuvo un triple control de calidad: En el ingreso, controlando la originalidad de la fuente y eliminando los cuestionarios inválidos o incompletos al 50% o más; en la tabulación, haciendo comparaciones al azar, entre la fuente original y la data ingresada; y en los resultados, analizando que los valores ingresados correspondan a las categorías establecidas, mediante la exploración de tablas de frecuencia. Relación causal entre VcM y productividad. Mediante el uso de Ecuaciones Estructurales de Varianza con Mínimos Cuadrados Parciales (SEM-PLS) se analizó la relación causal entre violencia contra las mujeres y productividad académica. Se utiliza el paquete estadístico SmartPLS (Ringle, Wende & Becker, 2015) para calcular la significación de las relaciones entre los constructos de violencia y productividad. Existen dos índices básicos: el R2 (el porcentaje de la varianza explicada, que debe ser superior a 0.1 para ser significativo) y los coeficientes path (los pesos de regresión estandarizados entre las dos variables, que deben ser superiores a 0.1 para ser significativos). Debido a que SEM-PLS es una técnica no paramétrica, se utilizan técnicas de remuestreo (Bootstraping) para realizar contraste de hipótesis de significación.

5 7 . MÉ TODO

Cálculo del impacto académico de la VcM. Para calcular el impacto de la VcM en la productividad académica se utilizaron los algoritmos presentados en cada escala. Obtenidos los puntajes en cada una, se ha usado un escenario contrafactual para determinar el impacto de la VcM, excluyendo otros impactos aleatorios. Usando la variable VcM, se ha creado dos grupos de comparación: caso (con VcM considerando la prevalencia vida) y control (sin VcM). En ambos grupos, se compararon los promedios (en días perdidos año) de cada una de las variables ligadas al ausentismo, presentismo e incidentes de productividad. La diferencia marginal de estos promedios es asumida como el impacto de la VcM excluyendo otros impactos, siempre y cuando las diferencias sean significativas usando la prueba de hipótesis nula con una probabilidad inferior al 1%. Debido a que los grupos de comparación no son equivalentes (ver Tabla 18), pues no han sido asignados al azar, la comparación de promedios puede resultar sesgada.

Tabla 18 Diferencias demográficas y educativas de estudiantes universitarios/as según experiencia de VcM ítems

Área ecológica (%)

Zona (%) Edad

Sin violencia, pero sí antes del último año (N=1166)

64.7 30.0 5.4 33.1 40.8 26.1 20.4 (D.E* = 1.8) 52.0 48.0 77.9 22.1 64.3 35.7 2012.9 (D.E =1.6)

60.8 30.8 8.4 30.5 40.3 29.2 20.57 (D.E=1.850) 50.3 49.7 79.4 20.6 62.2% 37.8% 2012.8 (D.E=1.6)

57.8 36.3 6.0 28.7 40.3 31.0 20.74 (D.E = 1.88) 49.2 50.8 79.0 21.0 62.9 37.1 2012.6 (D.E =1.7)

5.135 (D.E=2.703)

5.354 (D.E=2.717)

5.589 (D.E=2.724)

58.7 25.6 15.7 6.2 93.8 55.5 44.5 37.8 27.6 28.4 6.2 77.8 12.6 6.6 0.6 2.3 51.9 29.3 15.8 3.0%

55.4 27.7 16.8 7.6 92.4 56.6 43.4 35.6 30.3 26.5 7.5 77.5 12.7 6.5 0.5 2.8 45.1 35.6 15.0 4.3%

Costa Sierra Selva Norte Centro Sur Promedio

Mujer Hombre Pública Universidad (%) Privada Ciencias Empresariales Facultad Ingenierías Sexo (%)

Año de ingreso Promedio Ciclo Ocupación (%) Tiene hijas/os (%) Tiene pareja actual (%) Años de relación con la pareja (%) Tipo de relación (%)

Años de relación con expareja (%)

Promedio

Con violencia actual (N=3276)

Nunca ha experimentado VcM (N=2267)

Solo estudia Estudia y Trabaja (indep.) Estudia y Trabaja (empleo) Sí No Sí No Menos de 1 año Menos de 2 años Entre 3 y 5 años Más de 5 años Enamorados/as Novios/as Casados/as o convivientes Separados/as o divorciados/as Otros Menos de 1 año Menos de 2 años Entre 3 y 5 años Más de 5 años

61.9 23.8 14.3 4.1 95.9 48.4 51.6 51.7 23.2 19.5 5.5 82.0 11.5 4.1 0.6 1.8 58.5 29.6 9.9 2.0

5 8 . MÉ TODO

Nota: D.E= Desviación estándar. Fuente: 6,964 encuestas a estudiantes universitarias/os que tienen o tuvieron relación de pareja. Elaboración propia.

Uso de técnicas de emparejamiento para controlar sesgos de selección. Se han utilizado técnicas de Propensity Score Matching (PSM) para emparejar las comparaciones y asegurar que los grupos caso-control sean cuasi-equivalentes. El PSM puede reducir los sesgos de selección en estudios observacionales, mediante el balanceo de las distribuciones de las características observadas (covariables) entre el grupo tratamiento y el grupo control. Así, con el PSM se puede obtener una estimación no sesgada del impacto de una variable dependiente (Guo & Fraser, 2015; Pan & Bai, 2015). Las puntuaciones de propensión han sido calculadas tomando en consideración solo aquellas variables demográficas-educativas que muestran diferencias significativas en los grupos de comparación, usando la prueba de regresión logística binaria. En la Tabla 19 se observa las variables que tienen diferencias significativas entre los grupos de comparación. Estas son las variables Región: Costa (más VcM en la sierra y selva), Zona: Norte (más VcM en el centro y sur), universidad pública, tener pareja actual y tener expareja, tiempo de relación actual y tiempo de relación con la expareja. Estas variables significativas serán usadas en el cálculo del PSM.

Tabla 19 Regresión logit de las variables demográficas y educativas en función de la experiencia de VcM (prevalencia vida) B -.491 -.406 -.467 -.330 .316 .247 .004 -.139 .936 .957 .035 .078 .227 .176 -.356 -.320 -.651 .017 .113 .162 .476 -.305

Error estándar .243 .280 .217 .173 .122 .151 .003 .113 .302 .290 .154 .169 .255 .047 .364 .386 .469 .869 .051 .389 .426 .676

Wald

Sig.

Exp(B)

4.076 2.098 4.654 3.614 6.699 2.676 1.726 1.503 9.618 10.905 .052 .215 .790 14.295 .956 .686 1.929 .000 4.889 .174 1.251 .203

.043* .148 .031* .057 .010* .102 .189 .220 .002* .001* .820 .643 .374 .000* .328 .407 .165 .985 .027* .677 .263 .652

.612 .667 .627 .719 1.371 1.280 1.004 .871 2.550 2.604 1.036 1.081 1.255 1.192 .700 .726 .522 1.017 1.119 1.176 1.610 .737

Nota: Pronóstico: 71%; Chi-cuadrado del modelo=70.852, gl=21, p.